Содержание
- 2. Медицинские данные Результаты медико-биологических исследований – большое количество данных различного характера Результаты лабораторных исследований; Социально-паспортные и
- 3. Анализ медицинских данных Статистические методы Методы, основанные на знаниях «Раскопка данных» (Data Mining) Экспертные системы Data
- 4. Статистические методы
- 5. Согласованность с нормальным законом распределения
- 6. Корреляционный анализ r-коэффициент корреляции Pearson ранговые: ρ Spearman τ Kendall
- 7. Гармонизированный анализ
- 8. Нестатистические методы: «раскопка данных» Обучающая выборка
- 9. Кластеризация (обучение без учителя) Кластеризация предназначена для разбиения совокупности объектов на однородные группы —кластеры. Цель кластеризации
- 10. Разделить образцы на k групп (классов) автоматически, без информации о настоящем классе образца Выбрать начальное положение
- 11. Классификация (обучение с учителем) Цель классификации: отнести имеющиеся статические образцы (например, данные медосмотра) к определенному классу
- 12. Классификация 25 пациентов, перенесших ишемический инсульт; 44 показателя Факторы риска ишемическая болезнь сердца артериальная гипертензия сахарный
- 13. Наивный классификатор Байеса Классификатор Байеса—вероятностный классификатор, основанный на применении Теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о
- 14. Наивный классификатор Байеса Формула Байеса для совместной вероятности И тогда
- 15. Нейронные сети При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они
- 16. Нейронные сети Чем сильнее связь между нейронами тем более четкой линией она отображается, чем слабее —
- 17. Нейронные сети, изучение космических снимков
- 18. Дерево решений Деревья принятия решений- это дерево, на ребрах которого записаны атрибуты, от которых зависит целевая
- 19. Метод k ближайших соседей Метод k ближайших соседей (англ. k-nearest neighbor algorithm, kNN) - метод автоматической
- 20. Сравнение классификации и кластеризации
- 21. Бесплатный Data Miner: RapidMiner
- 22. Репозиторий и загрузка данных
- 23. Определение видов и типов данных
- 24. Создание алгоритма анализа данных из блоков
- 25. Построение и X-валидация
- 26. Результат – точность классификации
- 27. Результат запуска: построенный классификатор
- 28. Экспертные системы База знаний (правил) Механизм вывода База данных (фактов)
- 29. Интеллектуальная медицинская информационная система
- 30. Изображение, полученное с микровизора Показатель степени МКБ Число кристаллов в пограничной зоне Диагностика мочекаменной болезни
- 32. Скачать презентацию





























Космический лифт
Презентация
Тест по психологии
СВОЯ ИГРА
Особенности познавательных процессов детей с тяжелыми нарушениями речи (ТНР)
Презентация на тему Образ святого Александра Невского в культуре и литературе
Online стратегии для бизнеса
Производная и ее приложения.
Инструкция для дизайнеров
АПТЕЧНАЯ СЕТЬ 36,6: Оценка эффективности электронного обучения
Районный конкурс «Юные лидеры образования»
Ваше название
Презентация на тему Добрые соседи
Типы игрушек для детей
ОБУВЬ
Музей «Милицейская Слава»
СЖАТОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ
Инструкция по заполнению титульного листа и бланка задания на курсовую работу. Московский финансово-юридический университет
Обучение речевому этикету на уроках английского языка в начальной школе
Мой любимый город ВОЛГОГРАД
Презентация на тему Различные экосистемы
Установка на сборку предложений по уточнению стратегии Умного города Челябинска и целевых показателей по направлениям
Морфологический анализ слова
Сценарий. Новый Год.
Стенд «Разговор О здоровом питании»
Русское искусство 2 половины 19 века
17 титульные листы разделов
Презентация на тему Дисциплинарная и материальная ответственность за экологические правонарушения