바이오 대표

" A comparative Study of Pairwise Learning Methods based on Kernel Ridge Regression " 많은 머신러닝 (ML) 문제들은 객체들의 쌍 (pair)의 라벨 (label)들의 예측으로 표현될 수 있다. 이러한 문제들을 pairwise learning, dyadic prediction 혹은 network inference 라 칭하기도 한다. 지난 10년동안, pairwise learning 을 푸는데 kernel 방법이 압도적이였고 아직까지 state-of-art 예측 성과를 낸다. 하지만 아직 이론적으로 분석된바가 없다. 따라서 해당 논문에서는, 여러 pairwise learning 문제에서 자주 사용되는 kenel-bas..

" The rising tide of polypharmacy and drug-drug interactions: population database analysis 1995–2010 " Background 여러개의 약 처방이 증가함으로써, 다약제 복용 (polypharmacy) 에 대한 고려가 증가하고 있다. 해당 논문은 1995-2010 사이의 인구에서의 다약제 복용 (polypharmacy) 과 potentially serious drug-drug interaction(DDI) 의 비율변화에 대해 조사하고자 한다. Methods 이는 1995-2010, 스코틀랜드 Tayside 지역 거주민들 310,000 명의 성인들의 약 처방 데이터를 대상으로 했던 cross-sectional..

" On Measuring of Similarity between tree nodes " Abstract Hierarchy 개념이 합재되어 있는 tree 에서 두개의 nodes의 Similarity 를 구하는 방법으로는 [1] Path-based , [2] Structure equivalence measures 있다. 하지만 이 두 방법을 직접 tree nodes similarity 를 구하기 위해 적용하면 계산이 망가지고 만다. 따라서 해당 논문에서는 Adjusted path-based similarity measure 방법과 tree nodes 를 binary vector 로 표현하는 새로운 representation을 제시한다. Path metric 원래 tree 에서 두개의 nodes의 short..

Hierarchy 가 있는 데이터의 similarity 를 구하기 위한 방법을 찾다가 해당 논문 "Using concept of hierarchies to improve calculation of patient similarity"를 발견하였다. 나는 해당 논문으로 ICD-10 categorical Data의 similarity 를 measure 하였다. Abstract 목표: 환자 기록에서의 유사성을 보다 더 잘 측정하기 위해 hierarchy 개념을 이용한 새로운 distance measure 방법을 소개한다 재료 및 방법: hierarchy 개념을 이용해서 categorical values의 path distance을 측정해서 distance measure 을 개선하였다 결과: 새로운 방법 --> ..