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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Running Experiments with Confidence and Sanity

verfasst von : Martin Aumüller, Matteo Ceccarello

Erschienen in: Similarity Search and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Analyzing data from large experimental suites is a daily task for anyone doing experimental algorithmics. In this paper we report on several approaches we tried for this seemingly mundane task in a similarity search setting, reflecting on the challenges it poses.
We conclude by proposing a workflow, which can be implemented using several tools, that allows to analyze experimental data with confidence.
The extended version of this paper and the support code are provided at https://​github.​com/​Cecca/​running-experiments.

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Fußnoten
1
We would like to thank Michael Vesterli for the many code optimizations that we are using, that he developed for PUFFINN  [2].
 
2
Recently, such environments are included in programming IDE such as https://​code.​visualstudio.​com/​docs/​remote/​containers.
 
Literatur
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Stodden, V., Leisch, F., Peng, R.D.: Implementing Reproducible Research. CRC Press (2014)
Metadaten
Titel
Running Experiments with Confidence and Sanity
verfasst von
Martin Aumüller
Matteo Ceccarello
Copyright-Jahr
2020
Buch
Similarity Search and Applications

Print ISBN: 978-3-030-60935-1

Electronic ISBN: 978-3-030-60936-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-60936-8_31

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    Bildnachweise