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





























Табличные информационные модели
Выполнила: учитель русского языка и литературы Межина Ирина Владимировна (I категория).
Рудов Александр
Настольные спортивные игры Керлинг Матрешки и Эластик
Технология подготовки мероприятия онлайн
Принципы формирования тарифных условий Белорусской железной дороги в рамках создаваемого ЕЭП
Интегрирование рациональных функций
Мадьярова Софья. Визитка
Великобритания и США
Океаны и материки
Понятие плечевой одежды. Снятие мерок
Philosophy of 18 century
Московская битва (1941-1942 г.)
Жилища животных 7 класс
примеры теплопередачи в быту и технике
Организация и проведение туристических соревнований, туристических слетов
Доклад начальника ПЧ-340
Что такое йога
АНТРОПОЛОГИЯ
Вот она, наша славянская душа!
История войлока
Повторение изученного по теме «Причастие».
Предпринимательство как один из факторов развития экономики Акбулакского района.
Конституция ДНР
Построение треугольника по трем элементам.
ПРОБЛЕМА КЛАССИФИКАЦИИ СЛОВАРЕЙ
Международная компания Gano eWorldWide
Уральский федеральный университет. Информация от деканата