简介
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。
编辑推荐
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。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2023-09-01
- 更新： 2023-12-15
- 书号：9787302635161
- 中图：R319
- 学科：医学基础医学
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