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





























Международный день социального бизнеса
Механізм і апарат держави
Арабы в VI-XIвв. VII в – зарождение третьей мировой религии - Ислама
Тема урока: Рынок
Презентация на тему Владимир Владимирович Маяковский Я — поэт.Этим и интересен.
В Крымских горах
Ҡарҙар ирей, һыу таша, Талдар бөрөһөн аса
План мероприятий по проведению в Республике Башкортостан года Республики(постановление Правительства РБ «Об основных меропри
British Library
Василий Дмитриевич Поленов. «Московский дворик» 1878, ГТГ
Презентация на тему Обобщение знаний об изготовлении швейных изделий
Типы плодов
Факультет культурологии и СКТ ПГИК
Различия между магистерской диссертацией и бизнес проектом
Система учета объёма баланса «Измеритель-Авто»
ЭТИОЛОГИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ГНОЙНО-СЕПТИЧЕСКИХ ХИРУРГИЧЕСКИХ ИНФЕКЦИЙ
Изделия из теста
МОУ СОШ №3
Avon Nutraeffects. Эффективность средств Nutra Effects
Закон на страже природы
Проект лёгкого штурмовика Скорпион
ГБоу сош «Школа здоровья» № 883
Ресторан Теремок
СКАЗКА О ЛЮБОПЫТНОМ ДУХЕ
О происхождении знакомых вещей. Из истории известных брендов
Поэт Роберт Бёрнс
Закрепление пройденного.
Аварии на транспорте