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診療數據挖掘理論及應用 版權信息
- ISBN：9787576105063
- 條形碼：9787576105063 ; 978-7-5761-0506-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
診療數據挖掘理論及應用 內容簡介
本書以診療數據為對象，將數據挖掘和機器學習領域的基本方法應用到臨床醫學的診療數據處理中，全面系統地介紹了醫學數據挖掘的基本方法與原理，對數據分析的常用算法，如診療數據預處理、關聯規則挖掘、支持向量機、樸素貝葉斯、k-means、神經網絡等基礎知識和醫學應用進行了通俗易懂的講解。
診療數據挖掘理論及應用 目錄
第1章診療數據預處理
1.1數據校驗
1.1.1一致校驗
1.1.2缺失值校驗
1.1.3異常值校驗
1.2數據清洗
1.2.1缺失值處理
1.2.2異常值處理
1.3特征工程
1.3.1特征變換
1.3.2特征選擇
1.4討論結
1.5練展
第2章關聯規則挖掘及醫學應用
2.1關聯規則挖掘概論
2.1.1關聯規則挖掘的起源
2.1.2基本概念
2.1.3關聯規則的度量指標
2.1.4關聯規則的分類
2.2Apriori算法
2.2.1 Apriori算法基本思想
2.2.2 算例
2.2.3 Apriori算法實現
2.3關聯規則挖掘的醫學應用——乳腺癌患者TNM分期與中醫證型系數之間的關系
2.3.1問題描述
2.3.2解決方案
2.3.3結果分析
2.4討論結
2.5練展
第3章K近鄰法及醫學應用
3.1K近鄰法概述
3.2K近鄰法適用場景
3.2.1分類上的應用
3.2.2回歸上的應用
3.3K近鄰法模型
3.3.1模型
3.3.2距離度量
3.3.3k值的選擇
3.3.4分類決策規則
3.4K近鄰法的底層實現
3.4.1線掃描
3.4.2kd樹優化
3.4.3球樹優化
3.5K近鄰法代碼復現
3.5.1原理復述
3.5.2問題描述與解決流程
3.5.3 Python 代碼實現
3.5.4基于sklearn機器學實現
3.6K近鄰法在上的應用
3.6.1問題描述
3.6.2數據集描述
3.6.3代碼實現
3.7練展
……
第4章決策樹分類及醫學應用
第5章支持向量機及醫學應用
第6章樸素貝葉斯及醫學應用
第7章PCA降維及醫學應用
第8章 k-means 算法及醫學應用
第9章神經網絡及醫學應用
第10章Python機器學庫簡介
參考文獻
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