Теория и практика подлинной инвентаризации медицинская революция Медицинские данные.
Цена: 1 997руб. (¥111.05)
Артикул: 793025516033
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:国书馆
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥40.9736руб.
¥137.542 473руб.
¥25450руб.
¥50.4907руб.
Описание продукта
Название: Теория и практика медицинской революции Медицинские данные.
Номер ISBN: 9787121298677
Название издательства: электронная индустрия пресса
Автор: Shao Xuejie
Время публикации: 2016-09
Тип фрагментации: платформ
Книга: 16
Страница: 183
Цена: 49,0
Материал с бумагой в тексте: клейкая бумага
об авторе
Г -н Шао Сюэджи - практикующий врач и пионер, предложенный концепцией медицинских больших данных в моей стране.“Китайский медицинский облако”Идеология.Мало того, что г -н Шао Сюэджи также является пионером идентификации искусственного интеллекта в медицинском имидже в моей стране. Машина глубокое изучение медицинских изображений.Г -н Шао Сюэджи также является пионером медицинских данных. хирургическая сущность
Оглавление
Сила анализа данных главы и интеллектуальный анализ данных 1
1.1 История португальских врачей, чтобы решить дефекты рождений новорожденных в мире 2
1.2 Основное определение медицинских данных 5
1.2.1 Определение добычи данных 5
1.2.2 История медицинских данных.
1.3 Семь принципов и случая объяснения распознавания модели медицинских данных 6
1.3.1 Что такое распознавание режима 6
1.3.2 7 Маленьких историй 7
1.4 машинное обучение и искусственный интеллект в области клинической медицины 12
1.5 Основные принципы нейронной сети 13
Глава 2 Данные данные Влаживание клинической медицины 20
2.1 История отношений между фибрилляцией предсердий и функцией почек 21
2.2 Поддерживать принцип алгоритма и применение векторной машины 30
2.2.1 Открытие истории 30
2.2.2 Основные функции поддержки векторной машины 31
2.2.3 Случай приложения машины для поддержки вектор 39
2.3 Закон о болезнях и статистическая революция 43
2.3.1 Статистическая история гепатобилиарной хирургии 43
2.3.2 Рождение двойного эксперимента 44
2.3.3 Несколько интересных медицинских статистических историй 47
2.4 Исследование по лунному раку 50
2.4.1 Захват данных и источник 50
2.4.2 Анализ корреляции между раком и старением 51
2.4.3 Применимость хирургии рака легких для пожилых людей 53
2.4.4 Анализ данных пожилой опухоль легкого 54
2.4.5 Британские пациенты с раком легких за 38 лет исследования смертности 59
2.4.6 Три -мерный анализ данных о частоте смертности от рака легких 59
2,5 Edge Disciplines of Clinical Medicine и Data Whoying 62
2.5.1 несколько примеров 62
2.5.2 Разница между медицинской статистикой и медицинским анализом 69
2.5.3. Соответствующие данные - несколько примеров дисциплины Edge 72
2.5.4 Случай медицинских данных 74
Глава 3 в -Детское слияние клинической медицины и технологии данных 90
3.1 История диабета 2 типа 91
3.2 Основные принципы и применение регрессии COX 94
3.2.1 Основные принципы Кокса возврата 94
3.2.2 Прогноз пациентов с прогрессирующим раком легких с пациентами с пациентами с метастазированием с множеством факторов, которые возвращаются Кокс до 95
3.2.3 Откровение 100 этого случая 100
3.3 История в анализе медицинских данных 101
3.4 Значение клинической медицины 103.
3.4.1 Основное определение кластерного алгоритма 103
3.4.2 Значение клинических медицинских данных.
3.4.3 Дело 112
3.5 Приложение Алгоритм Бейеса 113
3.5.1. Широко распространенная история 113
3.5.2 Медицинский случай байесовского алгоритма 114
Глава 4 Режим идентификации модели клинической медицины 126
4.1 Что такое идентификация режима 127
4.1.1 Определение 127
4.1.2 История распознавания модели клинической медицины 127
4.2 История базовой линии Статические сердца 130
4.3 Алгоритм дерева решений 132
4.4 Алгоритм ожидания (EM) 135
4.5 Закон алгоритма и сущность клинической медицины 140
4.5.1 Какова сущность алгоритма 140
4.5.2.
Глава 5 Общие инструменты для медицинских данных доходов 146
5.1 SAS Mining Software Casfer 147
5.2 Введение программного обеспечения Weka 150
5.3 Case 152 Matlab
5.4 R Языковой случай 162
5.5 Как использовать врача, чтобы хорошо использовать инструмент раскопок 164
Глава 6 Статистические инструменты в профессиональной медицине Medicine Sci Paper 169
6.1 T Значение и историю значения P в медицинских данных 170
6.2 История k -Line Diagram 172
6.3 Технология данных в международном журнале 174
6.4 Статистические инструменты в анализе SCI Получите 180
6.4.1 Объект исследования и выбранный стандарт 181
6.4.2 Статистическая обработка 181
1.1 История португальских врачей, чтобы решить дефекты рождений новорожденных в мире 2
1.2 Основное определение медицинских данных 5
1.2.1 Определение добычи данных 5
1.2.2 История медицинских данных.
1.3 Семь принципов и случая объяснения распознавания модели медицинских данных 6
1.3.1 Что такое распознавание режима 6
1.3.2 7 Маленьких историй 7
1.4 машинное обучение и искусственный интеллект в области клинической медицины 12
1.5 Основные принципы нейронной сети 13
Глава 2 Данные данные Влаживание клинической медицины 20
2.1 История отношений между фибрилляцией предсердий и функцией почек 21
2.2 Поддерживать принцип алгоритма и применение векторной машины 30
2.2.1 Открытие истории 30
2.2.2 Основные функции поддержки векторной машины 31
2.2.3 Случай приложения машины для поддержки вектор 39
2.3 Закон о болезнях и статистическая революция 43
2.3.1 Статистическая история гепатобилиарной хирургии 43
2.3.2 Рождение двойного эксперимента 44
2.3.3 Несколько интересных медицинских статистических историй 47
2.4 Исследование по лунному раку 50
2.4.1 Захват данных и источник 50
2.4.2 Анализ корреляции между раком и старением 51
2.4.3 Применимость хирургии рака легких для пожилых людей 53
2.4.4 Анализ данных пожилой опухоль легкого 54
2.4.5 Британские пациенты с раком легких за 38 лет исследования смертности 59
2.4.6 Три -мерный анализ данных о частоте смертности от рака легких 59
2,5 Edge Disciplines of Clinical Medicine и Data Whoying 62
2.5.1 несколько примеров 62
2.5.2 Разница между медицинской статистикой и медицинским анализом 69
2.5.3. Соответствующие данные - несколько примеров дисциплины Edge 72
2.5.4 Случай медицинских данных 74
Глава 3 в -Детское слияние клинической медицины и технологии данных 90
3.1 История диабета 2 типа 91
3.2 Основные принципы и применение регрессии COX 94
3.2.1 Основные принципы Кокса возврата 94
3.2.2 Прогноз пациентов с прогрессирующим раком легких с пациентами с пациентами с метастазированием с множеством факторов, которые возвращаются Кокс до 95
3.2.3 Откровение 100 этого случая 100
3.3 История в анализе медицинских данных 101
3.4 Значение клинической медицины 103.
3.4.1 Основное определение кластерного алгоритма 103
3.4.2 Значение клинических медицинских данных.
3.4.3 Дело 112
3.5 Приложение Алгоритм Бейеса 113
3.5.1. Широко распространенная история 113
3.5.2 Медицинский случай байесовского алгоритма 114
Глава 4 Режим идентификации модели клинической медицины 126
4.1 Что такое идентификация режима 127
4.1.1 Определение 127
4.1.2 История распознавания модели клинической медицины 127
4.2 История базовой линии Статические сердца 130
4.3 Алгоритм дерева решений 132
4.4 Алгоритм ожидания (EM) 135
4.5 Закон алгоритма и сущность клинической медицины 140
4.5.1 Какова сущность алгоритма 140
4.5.2.
Глава 5 Общие инструменты для медицинских данных доходов 146
5.1 SAS Mining Software Casfer 147
5.2 Введение программного обеспечения Weka 150
5.3 Case 152 Matlab
5.4 R Языковой случай 162
5.5 Как использовать врача, чтобы хорошо использовать инструмент раскопок 164
Глава 6 Статистические инструменты в профессиональной медицине Medicine Sci Paper 169
6.1 T Значение и историю значения P в медицинских данных 170
6.2 История k -Line Diagram 172
6.3 Технология данных в международном журнале 174
6.4 Статистические инструменты в анализе SCI Получите 180
6.4.1 Объект исследования и выбранный стандарт 181
6.4.2 Статистическая обработка 181
......
