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





























Великая Китайская Стена Презентацию подготовила Чикаева Дарья ученица 7 класса «А»
Презентация на тему Расти здоровый, малыш!
Презентация на тему А.С. Пушкин «Евгений Онегин
Формирование у обучающихся коммуникативных компетенций на занятиях по ДООП
Презентация подготовила ученица 9»б» класса Павлова Екатерина
Поделки из помпонов
Финансирование высшего образования в Великобритании
Дружба – чудесное слово!
Экологическая игра-викторина «В гостях у леса»
Наука в XX веке
Из истории светового микроскопа
Портфолио ученика- как часть профориентационной работы в школе
Презентация на тему Троянская война в поэме Гомера "Илиада"
Ионизирующие излучения и радиационная защита
Тенденции в злоупотреблении психоактивными веществами среди молодёжи города Москвы(за 1999 – 2011 годы)
Автомобиль - не средство передвижения, а роскошь!
Волонтерский отряд «Свои люди»
Практика ГБОУ №73, школа
Парейдолии
Тема урока:
Встречи до родов и после
Царское село. Пушкин
Weihnachtskarten. Dezember feiern die Deutschen Weihnachten. An diesem Tag ist Jesus Christus geboren
ProQuest Dissertations and Theses: уникальная база данных научных диссертаций Можно ли сделать свою диссертацию доступной мировому научному со
Дополнительный_материал_22.50_05.10.2022_e01b120f
МЧС России
ОП
Управление проектами. Лекция № 1. Введение. Основы управления проектами преподаватель