参考：《实用重症医学(第二版)》 机体反应与器官功能不全研究证明，机体对病损打击后产生的炎症反应的过程是影响患者病情的重要因素。机体反应是指感染、创伤、缺血等多种原因引发的机体对损伤的炎症反应。 相关研究 Machine learning for the prediction of sepsis: a systematic review and meta-a...

Prediction of treatment medicines can assist doctors in making informed prescription decisions for patients according to their EHRs. Predicting treatment medicines can provide insi...

标记增强将逻辑标记转化为标记分布。相比于逻辑标记空间，标记分布空间包含了更多监督信息，如示例在空间中的拓扑关系、标记在空间中的相关性等。 以往工作 依靠对数据的先验知识： 年龄估计中，假设年龄标记分布以高斯分布。 基于传统的模糊方法：基于C均值模糊聚类算法FCM，模糊SVM算法。 基于图模型：标记传播[1]，流形学习[2]。 对于多义性对象而言，标记分布比...

如果对所有示例采用相同的特征集合来归纳分类模型，则会忽略每个标记的独特特征。如基于形状的特征能较好的区分物体，如猫和狗等，而基于颜色的特征则能更好的区分背景，如天空和大海等。 基于类属特征学习（label-sepcific feature learning）的目标在于，找到类别标记的相关并可区别特征[1]。 LIFT[2]: 对每个标记聚类，分析其中正类和负...

多标记学习[4]的关键在于对标记间相关性的利用： 一阶策略：忽略标记相关性。 Binary Relevance[1]：将多标记问题拆分成多个二分类问题 ML-KNN 二阶策略：考虑标记间的成对相似性。 CML[2]：将多标记数据集转换为 k(k-1)/2 个成对比较的数据集，每个标记对看作是一个类别。把 y_i 是相关标记 y_j 是无关标记的样本看成...

数据标注成本过高，导致数据不具备完全正确的监督信息。 弱监督学习可以划分为三类[1]： 不完整（incomplete）的监督信息：数据集中只有部分（小部分）含有标记，大部分没有标记。 不精确（inexact）的监督信息：只有粗粒度的标记。 不正确（inaccurate）的监督信息：给的标记并不总是真实标记。 不完整（incomplete）的监督信息学习 ...

参考资料：BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，HUGGING FACE，月来客栈 数据预处理 文本格式化 123456789def read_wiki2(filepath=None): with open(filepath, 'r') as ...

最近准备使用Med-BERT对结构化EHR数据做Embedding。在论文《Med-BERT》中的引用为pytorch_ehr。 Med-BERT主要还是修改了BERT。包含两个文件夹Fine-Tunning Tutorials和Pretraining Code。 Pretraining Code: preprocess_pretrain_data.py:...

整理一下, Tensorflow的模型构建，主要有sequential方法，subclass模型和函数式API。以及模型的嵌套、多输入输出以及自定义方法。 简单模型 1234567891011121314151617181920212223242526272829import tensorflow as tf# 加载数据集mnist = tf.keras....

全文链接 导读多模态机器学习致力于通过多源数据来了解世界，如图像、语音和文本等。相比于单模态，多模态数据包含更多的信息，且模态之间具有互补性，因此多模态机器学习模型往往表现出比单模态更好的性能。然而，如何有效进行多模态融合，挖掘其中深层的特征表达，始终是多模态机器学习的重难点。区别于以往的多模态融合方法，本文考虑边信息引导多模态融合。提出多模态标记分布学习框...