Bayesian Kernel(베이지안 커널)란 무엇입니까?
Bayesian Kernel 베이지안 커널 - The expressive power of Bayesian kernel-based methods has led them to become an important tool across many different facets of artificial intelligence, and useful to a plethora of modern application domains, providing both power and interpretability via uncertainty analysis. [1]베이지안 커널 기반 방법의 표현력으로 인해 인공 지능의 다양한 측면에 걸쳐 중요한 도구가 되었고 현대 응용 분야의 과잉에 유용하여 불확실성 분석을 통해 능력과 해석 가능성을 모두 제공합니다. [1]
weighted quantile sum 가중 분위수 합계
Bayesian kernel machine regression (BKMR) and weighted quantile sum (WQS) regression were used to assess the mixture effects on birth weight. [1] Principal component analysis (PCA), weighted quantile sum (WQS) regression, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were conducted as secondary analyses. [2] Multivariable logistic regression model, weighted quantile sum (WQS) regression, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models were implemented to analyze the combined effect of chemicals on the overall association with UL and EM. [3] Thus, we identified the associations of serum cadmium (Cd), lead (Pb), and mercury (Hg) with obesity using linear regression models; weighted quantile sum (WQS) regression, quantile g-computation (qgcomp), and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were conducted as secondary analyses. [4] We used repeated holdout weighted quantile sum (WQS) regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to examine the association between prenatal exposure to multiple EDCs and early menarche (<11. [5] We used repeated holdout Weighted Quantile Sum (WQS) regression and Bayesian kernel machine regression to examine mixtures in 313 mothers. [6] The associations between PFAS exposure and the risk of HDP were assessed using logistic regression (single-exposure), weighted quantile sum (WQS) regression, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models. [7] Overall effect of environmental mixture was evaluated by weighted quantile sum (WQS) and Bayesian kernel machine regression (BKMR). [8] The weighted quantile sum (WQS) and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models were performed to determine the joint effects of multiple metals exposure on lumbar and total BMD. [9] Weighted Quantile Sum (WQS) regression and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) analyses were performed to explore the effects of mixtures of metals on the risk of AD. [10] To estimate the influence of the phthalates mixture, we used Bayesian weighted quantile sum regression and Bayesian kernel machine regression; for individual biomarkers, we used linear mixed models. [11]베이지안 커널 기계 회귀(BKMR) 및 가중 분위수 합(WQS) 회귀를 사용하여 출생 체중에 대한 혼합 효과를 평가했습니다. [1] 주성분 분석(PCA), 가중 분위수 합(WQS) 회귀 및 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)가 2차 분석으로 수행되었습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10] nan [11]
multivariable linear regression 다변수 선형 회귀
We evaluated associations of element mixtures with neurobehavior using Bayesian kernel machine regression (BKMR), multivariable linear regression, and quantile g-computation. [1] We utilized multivariable linear regressions and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to assess individual and overall joint effects of PFAS on adipokines with adjustment for age, race/ethnicity, study site, education, smoking status, physical activity, menopausal status, and waist circumference. [2] METHODS We used multivariable linear regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to examine associations of plasma concentrations of six PFAS, quantified by mass spectrometry, in mid-childhood (mean age 7. [3] We used multivariable linear regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models to separately evaluate the associations of phthalate metabolites as individual chemicals and mixtures with spermatogenesis-related miRNA106a. [4] We employed multivariable linear regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to estimate associations of individual metals and metal mixtures with birth size parameters. [5] We used two statistical approaches to examine potential associations of BPA, BPF, and BPS with birth weight and gestational age: (1) multivariable linear regression; (2) Bayesian kernel machine regression (BKMR). [6]우리는 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR), 다변수 선형 회귀 및 분위수 g-계산을 사용하여 요소 혼합물과 신경 행동의 연관성을 평가했습니다. [1] 우리는 연령, 인종/민족, 연구 장소, 교육, 흡연 상태, 신체 활동, 폐경기 상태 및 허리 둘레를 조정하여 아디포카인에 대한 PFAS의 개별 및 전체 관절 효과를 평가하기 위해 다변수 선형 회귀 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 활용했습니다. . [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
quantile g computation 분위수 g 계산
Associations between the serum bisphenol levels and the risk of GDM were assessed by conditional logistic regression analysis and two-mixture modeling approaches (Bayesian kernel machine regression [BKMR] and quantile g-computation). [1] Bayesian kernel machine regression (BKMR), quantile g-computation models, and elastic net (ENET) models were used to assess the associations of their blood metals mixture with IQ scores. [2] We estimated covariate-adjusted z-score differences per doubling of individual PFAS using linear regression and assessed the PFAS mixture using quantile g-computation and Bayesian kernel machine regression. [3]혈청 비스페놀 수준과 GDM 위험 사이의 연관성은 조건부 로지스틱 회귀 분석 및 2가지 혼합물 모델링 접근법(베이지안 커널 머신 회귀[BKMR] 및 분위수 g-계산)에 의해 평가되었습니다. [1] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR), 분위수 g-계산 모델 및 탄성 순(ENET) 모델을 사용하여 혈액 금속 혼합물과 IQ 점수의 연관성을 평가했습니다. [2] nan [3]
Sparse Bayesian Kernel
In this paper we introduce a sparse Bayesian kernel multinomial probit regression model for multi-class cancer classification. [1] In this paper, we introduce a closed-form sparse Bayesian kernel Poisson regression (SBKPR) model for count data regression problems based on the sparse Bayesian learning (SBL) approach. [2]이 논문에서는 다중 클래스 암 분류를 위한 희소 베이지안 커널 다항 프로빗 회귀 모델을 소개합니다. [1] 이 논문에서는 희소 베이지안 학습(SBL) 접근 방식을 기반으로 하는 카운트 데이터 회귀 문제에 대한 폐쇄형 희소 베이지안 커널 푸아송 회귀(SBKPR) 모델을 소개합니다. [2]
Hierarchical Bayesian Kernel
We used adaptive elastic net regression, hierarchical Bayesian kernel machine regression, and sparse-group LASSO regression to evaluate toxicant mixtures associated with individual endogenous biomarkers. [1] To provide accurate community recovery measures, a hierarchical Bayesian kernel model (HBKM) is developed to predict the recovery rate of communities experiencing power outages during storms. [2]nan [1] 정확한 커뮤니티 복구 조치를 제공하기 위해 계층적 베이지안 커널 모델(HBKM)이 개발되어 폭풍 중에 정전을 경험하는 커뮤니티의 복구율을 예측합니다. [2]
Applied Bayesian Kernel 적용된 베이지안 커널
We applied Bayesian Kernel Machine regression (BKMR) to estimate the associations between exposure to PFAS mixture and the cardiometabolic factors as age and sex- specific z-scores of waist circumference (WC), systolic and diastolic blood pressures (BP), and concentrations of triglycerides (TG), high-density lipoprotein (HDL-C) and low-density lipoprotein (LDL-C) cholesterol. [1] We applied Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to evaluate the mixture and interaction effects of urine metals. [2]우리는 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 적용하여 PFAS 혼합물에 대한 노출과 심장 대사 인자 간의 연관성을 연령 및 성별에 따른 허리 둘레(WC), 수축기 및 이완기 혈압, 중성지방(TG), 고밀도 지단백질(HDL-C) 및 저밀도 지단백질(LDL-C) 콜레스테롤. [1] 소변 금속의 혼합물과 상호 작용 효과를 평가하기 위해 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 적용했습니다. [2]
Probit Bayesian Kernel 프로빗 베이지안 커널
We used principal component analysis (PCA) with log-Poisson regression and Probit Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) with hierarchical variable selection to examine maternal and paternal phenol and phthalate mixtures in relation to preterm birth. [1] The association between the overall mixture of PFAS and MetS was examined using probit Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR-P). [2]우리는 조산과 관련하여 모성 및 부계 페놀 및 프탈레이트 혼합물을 조사하기 위해 로그-푸아송 회귀와 Probit Bayesian Kernel Machine Regression(BKMR)을 사용한 주성분 분석(PCA)을 계층적 변수 선택과 함께 사용했습니다. [1] PFAS와 MetS의 전체 혼합물 사이의 연관성은 프로빗 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR-P)를 사용하여 조사되었습니다. [2]
bayesian kernel machine 베이지안 커널 머신
Potential heterogeneities by sex, age, and smoking were investigated, and metal mixtures and interactions were assessed by the Bayesian kernel machine regression (BKMR). [1] Bayesian kernel machine regression (BKMR) and weighted quantile sum (WQS) regression were used to assess the mixture effects on birth weight. [2] Principal component analysis (PCA), weighted quantile sum (WQS) regression, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were conducted as secondary analyses. [3] We measured the baseline intake of 22 nutrients and used Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO) regression analysis and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to explore the association between exposure to a variety of nutrients with different inflammatory potentials and the risk of depressive symptoms. [4] We applied Bayesian Kernel Machine regression (BKMR) to estimate the associations between exposure to PFAS mixture and the cardiometabolic factors as age and sex- specific z-scores of waist circumference (WC), systolic and diastolic blood pressures (BP), and concentrations of triglycerides (TG), high-density lipoprotein (HDL-C) and low-density lipoprotein (LDL-C) cholesterol. [5] Associations of As species in urine with GDM were evaluated using generalized linear models (GLMs) and Bayesian kernel machine regression (BKMR). [6] Multivariable logistic regression model, weighted quantile sum (WQS) regression, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models were implemented to analyze the combined effect of chemicals on the overall association with UL and EM. [7] We evaluated associations of element mixtures with neurobehavior using Bayesian kernel machine regression (BKMR), multivariable linear regression, and quantile g-computation. [8] 5 components were associated with serum uric acid (SUA), blood urea nitrogen (BUN), estimated glomerular filtration rate (eGFR), and odds of incident chronic kidney disease (CKD) using both mixed-effect and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models in the Normative Aging Study. [9] The authors used newer statistical methodology— Bayesian kernel machine regression (BKMR) (Bobb et al. [10] The Bayesian kernel machine regression confirmed the association of perfluorooctane sulfonate with birth weight and ponderal index and of PFOA with IGFBP-3 and identified an inverse joint effect of exposure to a mixture of multiple PFASs on birth weight. [11] Single and joint effects of the metals on NTDs were evaluated with Bayesian kernel machine regression (BKMR), which can account for correlation, nonlinearity, and interaction between metals. [12] We used Bayesian kernel machine regression with a random intercept to examine the association of prenatal concentrations of EDC mixtures with longitudinal postnatal body size measures for each EDC class separately (PFAS, PCBs, and OCPs) and for all three classes combined. [13] The Bayesian kernel machine regression model was employed to evaluate the associations. [14] A multivariate generalized linear regression model and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were selected to estimate the relationship between metal plasma level and MoCA scores with adjustment for confounders. [15] Logistic analysis and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were used to explore the associations between single metals and metal mixtures and CKD, respectively. [16] Thus, we identified the associations of serum cadmium (Cd), lead (Pb), and mercury (Hg) with obesity using linear regression models; weighted quantile sum (WQS) regression, quantile g-computation (qgcomp), and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were conducted as secondary analyses. [17] Additionally, Bayesian kernel machine regression (BKMR) analysis was used to evaluate the univariate contaminant exposure effect as well as the contaminant mixture effects on levels of thyroid hormones. [18] Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) and quantile-based g-computation were applied to model the associations of metal mixtures-including their interactions-with glucose concentrations post-GCT. [19] Bayesian kernel machine regression (BKMR) model was used to depict elements' mixtures and evaluate their joint effects. [20] We measured baseline urine levels of 22 metals and used multivariate logistic analysis and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to explore associations between multiple metals exposure and the risk of hypertension. [21] We used repeated holdout weighted quantile sum (WQS) regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to examine the association between prenatal exposure to multiple EDCs and early menarche (<11. [22] We used principal component analysis (PCA) with log-Poisson regression and Probit Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) with hierarchical variable selection to examine maternal and paternal phenol and phthalate mixtures in relation to preterm birth. [23] We used Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) as well as traditional linear and logistic regressions to examine the cross-sectional associations of chemicals with baseline BP and HDP. [24] Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) analyses were conducted to assess the associations between the toxicant mixture and BP measures. [25] Bayesian kernel machine regression (BKMR) estimated change in latent health and 95% posterior intervals (PI) between chemical mixtures and endometriosis. [26] We used adaptive elastic net regression, hierarchical Bayesian kernel machine regression, and sparse-group LASSO regression to evaluate toxicant mixtures associated with individual endogenous biomarkers. [27] We used linear regression and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to estimate covariate-adjusted associations of individual EDCs and their mixtures with cardiometabolic indices during pregnancy. [28] We utilized multivariable linear regressions and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to assess individual and overall joint effects of PFAS on adipokines with adjustment for age, race/ethnicity, study site, education, smoking status, physical activity, menopausal status, and waist circumference. [29] Using linear regression models, generalized additive models and Bayesian kernel machine regression, we found dose-response relationships of the mixture component with outcomes: among the contaminants, p,p'-DDE was the most important positive predictor of TT3, while HCB was predominantly positively associated with FT3 and the FT3/FT4 ratio, indicating different mechanisms underlying these relationships; among the nutrients, EPA was first found to be positively related to the FT3/FT4 ratio. [30] Bayesian kernel machine regression (BKMR) models were used to estimate the overall effect of all measured constituents. [31] We used repeated holdout Weighted Quantile Sum (WQS) regression and Bayesian kernel machine regression to examine mixtures in 313 mothers. [32] Logistic regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) were performed to evaluate the individual and overall effects of PAH exposure on the risk for NTDs, respectively. [33] The association between the overall mixture of PFAS and MetS was examined using probit Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR-P). [34] Bayesian kernel machine regression (BKMR) and a quantile-based g-computation approach (qgcomp) were employed to explore the joint and independent effects of PFAS on glucose homeostasis. [35] Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) was used to examine PBDEs and metals mixtures in relation to THs. [36] We used linear regression and Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to estimate covariate-adjusted associations of individual EDCs and their mixtures with cardiometabolic indices during pregnancy. [37] Associations between the serum bisphenol levels and the risk of GDM were assessed by conditional logistic regression analysis and two-mixture modeling approaches (Bayesian kernel machine regression [BKMR] and quantile g-computation). [38] Using Bayesian kernel machine regression, we did not find that concentrations of a mixture of OPE metabolites during gestation was associated with any child cognition measures. [39] We applied the Bayesian kernel machine regression (BKMR) with probit regression to estimate the association of BPA and phthalate metabolites with AD incidence after adjusting for potential confounders. [40] Bayesian kernel machine regression (BKMR) was implemented to evaluate the overall effect of PFAS mixtures. [41] METHODS We used multivariable linear regression and Bayesian kernel machine regression (BKMR) to examine associations of plasma concentrations of six PFAS, quantified by mass spectrometry, in mid-childhood (mean age 7. [42] Assessment of the overall effect of multiple PAH mixtures on NAFLD using Bayesian kernel machine regression (BKMR) model. [43] The Bayesian kernel machine regression method was used to estimate the associations of UV filters mixture with adiposity measurements, and longitudinal analyses were then considered to further evaluate the associations between individual UV filters and trajectories of growth development using linear mixed models or generalized linear mixed models. [44] Bayesian kernel machine regression (BKMR) was utilized to assess the overall joint effect of the PM2. [45] We used generalized linear models for evaluating the association between individual VOC metabolites and BP, RHI, and catecholamines, and we used Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to assess exposure to VOC metabolite mixtures and BP. [46] In addition, wood-related VOCs were measured within the German prospective mother-child cohort LINA and their joint effect on early wheezing or asthma development in children until the age of 10 was estimated by Bayesian kernel machine regression (BKMR) stratifying also for family history of atopy (FHA). [47] Bayesian kernel machine regression (BKMR), quantile g-computation models, and elastic net (ENET) models were used to assess the associations of their blood metals mixture with IQ scores. [48] Associations of individual metals with thyroid parameters were assessed using adjusted regression models, while associations of the metal mixture with thyroid parameters were assessed using Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR). [49] Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) models were applied to assess joint associations of exposures and outcomes. [50]성별, 연령 및 흡연에 따른 잠재적 이질성을 조사하고 금속 혼합물 및 상호 작용을 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)로 평가했습니다. [1] 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR) 및 가중 분위수 합(WQS) 회귀를 사용하여 출생 체중에 대한 혼합 효과를 평가했습니다. [2] 주성분 분석(PCA), 가중 분위수 합(WQS) 회귀 및 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)가 2차 분석으로 수행되었습니다. [3] 우리는 22가지 영양소의 기준 섭취량을 측정하고 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO) 회귀 분석 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용하여 다양한 염증 잠재력을 가진 다양한 영양소에 대한 노출과 우울 증상의 위험 사이의 연관성을 조사했습니다. . [4] 우리는 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 적용하여 PFAS 혼합물에 대한 노출과 심장 대사 인자 간의 연관성을 연령 및 성별에 따른 허리 둘레(WC), 수축기 및 이완기 혈압, 중성지방(TG), 고밀도 지단백질(HDL-C) 및 저밀도 지단백질(LDL-C) 콜레스테롤. [5] GDM과 소변의 As 종의 연관성은 일반화 선형 모델(GLM) 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용하여 평가되었습니다. [6] nan [7] 우리는 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR), 다변수 선형 회귀 및 분위수 g-계산을 사용하여 요소 혼합물과 신경 행동의 연관성을 평가했습니다. [8] 5가지 구성 요소는 혼합 효과 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 모두 사용하여 혈청 요산(SUA), 혈액 요소 질소(BUN), 추정 사구체 여과율(eGFR) 및 만성 신장 질환 발생 확률(CKD)과 연관되었습니다. 규범적 노화 연구의 모델. [9] 저자는 더 새로운 통계 방법론인 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)를 사용했습니다(Bobb et al. [10] 베이지안 커널 머신 회귀는 퍼플루오로옥탄 설포네이트와 출생 체중 및 숙고 지수 및 PFOA와 IGFBP-3의 연관성을 확인하고 여러 PFAS 혼합물에 노출이 출생 체중에 미치는 역 관절 효과를 확인했습니다. [11] NTD에 대한 금속의 단일 및 결합 효과는 금속 간의 상관성, 비선형성 및 상호작용을 설명할 수 있는 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)로 평가되었습니다. [12] 무작위 절편이 있는 베이지안 커널 머신 회귀를 사용하여 각 EDC 클래스(PFAS, PCB 및 OCP)에 대해 개별적으로 그리고 결합된 세 클래스 모두에 대해 EDC 혼합물의 출생 전 농도와 세로 출생 후 신체 크기 측정의 연관성을 조사했습니다. [13] 베이지안 커널 머신 회귀 모델은 연관성을 평가하기 위해 사용되었습니다. [14] 다변량 일반화 선형 회귀 모델과 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 선택하여 교란 요인을 조정하여 금속 혈장 수준과 MoCA 점수 간의 관계를 추정했습니다. [15] 로지스틱 분석 및 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)를 사용하여 각각 단일 금속 및 금속 혼합물 및 CKD 간의 연관성을 조사했습니다. [16] nan [17] 또한 BKMR(Bayesian kernel machine regression) 분석을 사용하여 일변량 오염 물질 노출 효과와 갑상선 호르몬 수치에 대한 오염 혼합물 효과를 평가했습니다. [18] BKMR(Bayesian Kernel Machine Regression) 및 분위수 기반 g-계산을 적용하여 금속 혼합물(이들의 상호작용 포함)과 GCT 후 포도당 농도와의 연관성을 모델링했습니다. [19] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR) 모델은 요소의 혼합을 묘사하고 결합 효과를 평가하는 데 사용되었습니다. [20] 우리는 22가지 금속의 기준선 소변 수준을 측정하고 다변량 로지스틱 분석과 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용하여 다중 금속 노출과 고혈압 위험 간의 연관성을 조사했습니다. [21] nan [22] 우리는 조산과 관련하여 모성 및 부계 페놀 및 프탈레이트 혼합물을 조사하기 위해 로그-푸아송 회귀와 Probit Bayesian Kernel Machine Regression(BKMR)을 사용한 주성분 분석(PCA)을 계층적 변수 선택과 함께 사용했습니다. [23] 우리는 베이스라인 BP 및 HDP와 화학물질의 횡단면 연관성을 조사하기 위해 BKMR(Bayesian Kernel Machine Regression)과 전통적인 선형 및 로지스틱 회귀를 사용했습니다. [24] Bayesian Kernel Machine Regression(BKMR) 분석은 독성 혼합물과 BP 측정 사이의 연관성을 평가하기 위해 수행되었습니다. [25] 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)는 화학 혼합물과 자궁내막증 사이의 잠재 건강 및 95% 사후 간격(PI)의 변화를 추정했습니다. [26] nan [27] 선형 회귀 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용하여 임신 중 개별 EDC 및 이들의 혼합물과 심장 대사 지수의 공변량 조정 연관성을 추정했습니다. [28] 우리는 연령, 인종/민족, 연구 장소, 교육, 흡연 상태, 신체 활동, 폐경기 상태 및 허리 둘레를 조정하여 아디포카인에 대한 PFAS의 개별 및 전체 관절 효과를 평가하기 위해 다변수 선형 회귀 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 활용했습니다. . [29] 선형 회귀 모델, 일반화된 가법 모델 및 베이지안 커널 기계 회귀를 사용하여 혼합물 성분과 결과의 용량-반응 관계를 찾았습니다. FT3 및 FT3/FT4 비율과 긍정적으로 연관되어 이러한 관계의 기본이 되는 다른 메커니즘을 나타냅니다. 영양소 중 EPA는 FT3/FT4 비율과 양의 상관관계가 있는 것으로 처음 발견되었습니다. [30] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR) 모델을 사용하여 측정된 모든 구성 요소의 전체 효과를 추정했습니다. [31] nan [32] 로지스틱 회귀 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)는 NTD 위험에 대한 PAH 노출의 개별 및 전체 효과를 각각 평가하기 위해 수행되었습니다. [33] PFAS와 MetS의 전체 혼합물 사이의 연관성은 프로빗 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR-P)를 사용하여 조사되었습니다. [34] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR) 및 분위수 기반 g-계산 접근법(qgcomp)을 사용하여 포도당 항상성에 대한 PFAS의 공동 및 독립적 효과를 조사했습니다. [35] 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)는 TH와 관련된 PBDE 및 금속 혼합물을 조사하는 데 사용되었습니다. [36] 선형 회귀 및 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용하여 임신 중 개별 EDC 및 이들의 혼합물과 심장 대사 지수의 공변량 조정 연관성을 추정했습니다. [37] 혈청 비스페놀 수준과 GDM 위험 사이의 연관성은 조건부 로지스틱 회귀 분석 및 2가지 혼합물 모델링 접근법(베이지안 커널 머신 회귀[BKMR] 및 분위수 g-계산)에 의해 평가되었습니다. [38] nan [39] 잠재적 교란 요인을 조정한 후 BPA 및 프탈레이트 대사 산물과 AD 발병률의 연관성을 추정하기 위해 프로빗 회귀와 함께 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 적용했습니다. [40] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)는 PFAS 혼합물의 전반적인 효과를 평가하기 위해 구현되었습니다. [41] nan [42] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR) 모델을 사용하여 NAFLD에 대한 다중 PAH 혼합물의 전반적인 효과 평가. [43] 베이지안 커널 머신 회귀 방법을 사용하여 UV 필터 혼합물과 비만도 측정의 연관성을 추정한 다음, 선형 혼합 모델 또는 일반화된 선형 혼합 모델을 사용하여 개별 UV 필터와 성장 발달 궤적 간의 연관성을 추가로 평가하기 위해 종단 분석을 고려했습니다. [44] PM2의 전반적인 관절 효과를 평가하기 위해 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR)가 사용되었습니다. [45] 우리는 개별 VOC 대사 산물과 BP, RHI 및 카테콜아민 간의 연관성을 평가하기 위해 일반화된 선형 모델을 사용했으며 VOC 대사 산물 혼합물과 BP에 대한 노출을 평가하기 위해 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)를 사용했습니다. [46] 또한, 목재 관련 VOC는 독일의 예비 모자 코호트 LINA 내에서 측정되었으며 가족력에 대해서도 계층화하는 베이지안 커널 기계 회귀(BKMR)에 의해 10세까지 어린이의 조기 천명 또는 천식 발달에 대한 이들의 공동 효과가 추정되었습니다. 아토피(FHA). [47] 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR), 분위수 g-계산 모델 및 탄성 순(ENET) 모델을 사용하여 혈액 금속 혼합물과 IQ 점수의 연관성을 평가했습니다. [48] 개별 금속과 갑상선 매개변수의 연관성은 조정 회귀 모델을 사용하여 평가되었으며 금속 혼합물과 갑상선 매개변수의 연관성은 BKMR(Bayesian Kernel Machine Regression)을 사용하여 평가되었습니다. [49] 노출과 결과의 공동 연관성을 평가하기 위해 베이지안 커널 머신 회귀(BKMR) 모델이 적용되었습니다. [50]
bayesian kernel regression
We examined the association between exposure to chemical mixtures and birth weight using BFA and compared with multiple linear regression (MLR) and Bayesian kernel regression models (BKMR). [1] This paper proposes a framework of speech synthesis based on deep Gaussian processes (DGPs), which is a deep architecture model composed of stacked Bayesian kernel regressions. [2]우리는 BFA를 사용하여 화학 혼합물에 대한 노출과 출생 체중 간의 연관성을 조사하고 다중 선형 회귀(MLR) 및 베이지안 커널 회귀 모델(BKMR)과 비교했습니다. [1] 본 논문에서는 누적 베이지안 커널 회귀로 구성된 심층 아키텍처 모델인 DGP(Deep Gaussian Process)를 기반으로 하는 음성 합성 프레임워크를 제안합니다. [2]
bayesian kernel method 베이지안 커널 방법
4 Bayesian Kernel Methods I; 16. [1] As per the literature, healthcare of patients can be analyzed through machine learning tools, and henceforth, in the article, a Bayesian kernel method for medical decision-making problems has been discussed, which suits the purpose of researchers in the enhancement of their research in the domain of medical decision making. [2]4 베이지안 커널 방법 I; 16. [1] 문헌에 따르면 환자의 건강 관리는 머신 러닝 도구를 통해 분석할 수 있으며, 이후 이 기사에서는 의료 의사 결정 문제에 대한 베이지안 커널 방법에 대해 논의했으며, 이는 연구자의 연구 향상에 대한 연구자의 목적에 적합합니다. 의학적 의사결정 영역. [2]