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醫(yī)學大數據分析挖掘技術與應用 版權信息
- ISBN：9787030765901
- 條形碼：9787030765901 ; 978-7-03-076590-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
醫(yī)學大數據分析挖掘技術與應用 內容簡介
大數據、云計算、人工智能等快速發(fā)展的新一代信息通信技術正在加速與醫(yī)療領域深度融合，但其應用范圍和程度存在差異。與大數據在其他行業(yè)的應用不同，對醫(yī)療健康大數據價值的深度挖掘，不僅僅是分析數據間的相關性，還需要嚴格驗證其中的因果性。因此，本書基于醫(yī)療行業(yè)領域中大數據的實用技術與經典案例，從技術原理到實際應用、從統(tǒng)計方法到數據建模，全面概括信息時代下的醫(yī)療健康大數據的技術與應用。每一章都附有案例，便于讀者理解和掌握醫(yī)學大數據挖掘的相關理論與方法，使本書具有較高的實用性和可操作性。
醫(yī)學大數據分析挖掘技術與應用 目錄
**章 醫(yī)學大數據概述1
**節(jié) 醫(yī)學大數據的特點1
第二節(jié) 醫(yī)學大數據庫及其應用2
第三節(jié) 醫(yī)學大數據挖掘方法8
第四節(jié) 機遇與挑戰(zhàn)10
第二章 健康醫(yī)療大數據獲取與數據管理12
**節(jié) 健康醫(yī)療大數據采集與預處理技術12
第二節(jié) 健康醫(yī)療大數據資源管理與平臺技術22
第三節(jié) 健康醫(yī)療大數據標準化理論與技術31
第四節(jié) 健康醫(yī)療大數據安全技術52
第三章 醫(yī)學大數據降維和聚類分析61
**節(jié) 主成分分析61
第二節(jié) K均值聚類67
第三節(jié) 層次聚類分析70
第四節(jié) 分布估計聚類分析74
第五節(jié) 高斯混合模型75
第六節(jié) 其他分布估計聚類75
第四章 醫(yī)學大數據挖掘分類預測81
**節(jié) 決策樹模型81
第二節(jié) 樸素貝葉斯95
第三節(jié) 貝葉斯網絡102
第四節(jié) 神經網絡模型104
第五節(jié) 多模型融合方法129
第五章 醫(yī)學大數據挖掘回歸預測144
**節(jié) 時空聚集探測模型144
……
展開全部
醫(yī)學大數據分析挖掘技術與應用 作者簡介
多年從事統(tǒng)計數據分析與量化管理研究，曾獲國家科技進步二等獎1項，軍隊科技進步二等獎1項，三等獎1項。
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