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A Method for Estimating the Execution Time of a Parallel Task on a Grid Node 论文阅读

猪迪
 猪迪
发布于 2017/08/12 21:29
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Learning Process——参数推导 缺一交叉验证法: min_cv,k_opt,l_opt=LOOCV(X,y) for l=1;l<=max_l;l++ 对每个p计算w; for i=1;i<=n;i++ x_q=x_i; y=y_i; X=X-x_i; y=y-y_i; for j=1;j<=n-1;j++ D[j][l]=d(x_j,x_q); 按照距离对D进行排序; for k=1;k<=max_k;k++ y预测值=knn基于距离D的k个邻居 E[i][k][l]=|y预测值-y|/y*100; X=X+x_q; y=y+y; min_cv=E中最小的cv k_opt,l_opt是最小的cv中找到的第k个和第l个索引

X_act – the predictors that will be used in the estimating process the optimal number of neighbours (k_opt ) distance factors (w_opt) cross validation (cv) function:cv(X,k,w)=sum(e_i)/n,其中%e_i是为第i个错误百分比

Spearman’s rank correlation coefficient (r_s=1-6sum(d_i^2)/(n^3-n) )

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猪迪
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