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





























Предложения по формированию в структуре Правительства РФ Департамента стратегического развития
Правовая природа ЕС
Electrical generator
22
Управление договорами - 5
Памятник Североморцам
Инвестиционная составляющая лесопромышленного комплекса Иркутской области
Виды научно-исследовательских работ
Методы развития памяти
«Особенности и проблемы развития рынка услуг связи Московской области» Владимир Демчишин – генеральный директор, (
Понимание свободы подростками на примере обучающихся средней образовательной школы
Роль содружества «Могучая кучка» в русской культуре
Храм Василия Блаженного
Новый мир начинается с тебя
НАНОТЕХНОЛОГИИ В БИОЛОГИИ И МЕДИЦИНЕ
Предложение партнерства с Теле2
Стиральная машина WF0702WKE/YLP
Getting you there.. Bancassurance @ Fortis | November 2007 | 2 При различных структурах собственности могут применяться различные брэндинговые стратегии.
Части речи
Муниципальное дошкольное образовательное учреждение «Центр развития ребенка – детский сад № 9» Проект «В поисках лета»
Символ Ростех - Мягкоступов Р.О. (Филиал ПАО ОДК-Сатурн - ОМКБ (1)
Механические волны
Products
Дачный дом (фотографии)
Эффективные модели обновления систем повышения квалификации и аттестации педагогических кадров
London is the capital of Great Britain
ПРОГРАММА РАЗВИТИЯ КАФЕДРЫ МЕНЕДЖМЕНТА ИНСТИТУТА ЭКОНОМИКИ С(А)ФУ НА 2011-2015 ГГ.
Пресмыкающиеся Тульской области