Machine Learning in Medicine: Part Two

· Springer Science & Business Media
5,0
1 отзыв
Электронная книга
231
Количество страниц
Оценки и отзывы не проверены. Подробнее…

Об электронной книге

Machine learning is concerned with the analysis of large data and multiple variables. However, it is also often more sensitive than traditional statistical methods to analyze small data. The first volume reviewed subjects like optimal scaling, neural networks, factor analysis, partial least squares, discriminant analysis, canonical analysis, and fuzzy modeling. This second volume includes various clustering models, support vector machines, Bayesian networks, discrete wavelet analysis, genetic programming, association rule learning, anomaly detection, correspondence analysis, and other subjects. Both the theoretical bases and the step by step analyses are described for the benefit of non-mathematical readers. Each chapter can be studied without the need to consult other chapters. Traditional statistical tests are, sometimes, priors to machine learning methods, and they are also, sometimes, used as contrast tests. To those wishing to obtain more knowledge of them, we recommend to additionally study (1) Statistics Applied to Clinical Studies 5th Edition 2012, (2) SPSS for Starters Part One and Two 2012, and (3) Statistical Analysis of Clinical Data on a Pocket Calculator Part One and Two 2012, written by the same authors, and edited by Springer, New York.

Оценки и отзывы

5,0
1 отзыв

Оцените электронную книгу

Поделитесь с нами своим мнением.

Где читать книги

Смартфоны и планшеты
Установите приложение Google Play Книги для Android или iPad/iPhone. Оно синхронизируется с вашим аккаунтом автоматически, и вы сможете читать любимые книги онлайн и офлайн где угодно.
Ноутбуки и настольные компьютеры
Слушайте аудиокниги из Google Play в веб-браузере на компьютере.
Устройства для чтения книг
Чтобы открыть книгу на таком устройстве для чтения, как Kobo, скачайте файл и добавьте его на устройство. Подробные инструкции можно найти в Справочном центре.