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医疗大数据与机器学习 付赛际,田英杰 著 生活 文轩网
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医疗大数据与机器学习
本书围绕医疗大数据挖掘中的热点问题,展开深入的理论与应用研究,可有效地辅助医学诊断。有助于减少专业医师的培训成本,为医学诊断提供有效的辅助工具,进而改善医疗资源分配不均的现象,并为人类的生命健康做出重要贡献。
主要研究内容与特色: (1) 利用文本挖掘和专家经验构建机器学习关键问题分析框架,总结机器学习在医疗大数据挖掘中面临的若干关键问题。 (2) 利用简约核构建面向不完整视角问题的高效机器学习方法。 (3) 利用非对称损失函数构建面向类别不平衡问题的机器学习与深度学习方法。读者对象: 从事人工智能、机器学习、医疗大数据分析方向的学术界与工业界的相关人士。 (4)围绕不完整视角与类别不平衡这两个关键问题展开深入研究,有效提升了医学诊断的决策效率。
付赛际,北京邮电大学讲师。研究方向:医疗大数据挖掘、机器学习与很优化。近年来在Information Sciences, Knowledge-Based Systems, Information Processing & Management发表论文10余篇。现任Annals of Data Science编委。参加国家自然科学基金面上项目、重点项目若干项。
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