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医学数据挖掘案例与实践 华琳 等 主编 大中专 文轩网
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医学数据挖掘案例与实践
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基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长,本书从医学科研中的实际问题出发,以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术,包括决策树模型、支持向量机、随机森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等,并详细介绍了数据挖掘软件(SPSS、SAS、R等)的操作步骤,重点突出实用性和可操作性,以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。本书主要取材于编者近年来从事生物医学数据深度挖掘方面的研究与教学工作内容,既适用于医学院校本科生及研究生、医学基础及临床科研工作者和相关技术人员作为教材,也可作为科学研究的参考用书。
华琳,首都医科大学生物医学工程学院副教授,博士,硕士研究生导师,研究方向为生物统计与生物信息学。主讲《医学统计学》、《医用数据挖掘》、《医药数理统计方法》和《生物信息学技术概论》等课程。擅长统计研究设计、各类型数据统计分析、数据挖掘及生物信息学分析,近5年内在相关领域以第壹作者和通讯作者发表论文30余篇,其中SCI论文近20篇,累计影响因子超过20.0。主持和参与多项国家、省部级和局级科研课题,与北京多家临床医院开展了数据分析方面的合作,并建立了良好的合作关系,目前是首都医科大学中青年骨干教师和北京市中青年骨干教师。
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