机器学习技术与实战 医学大数据深度应用 (加)洪松林 机械工业出版社 PDF电子教材 PDF电子书 大学教材电子版 电子课本 网盘下载(价值89元)

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图书简介:

本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师,有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历,总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验,提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法,而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法,包括:相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例,还介绍了算法在工程实践中的具体应用,特别是总结了自己独特的一些算法,例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。临床医学领域有海量数据,而这些大数据中蕴含着很多尚未发现的医学规律,这正是机器学习可以施展威力的地方,从临床医学大数据中挖掘、探索未知的医学特征、医学关系将为人类造福。本书介绍了作者20多年在医学领域耕耘的经验与成果,包括如何开发一套通用于医学各学科的临床医学科研平台,以及如何进行数据搜集、清洗、挖掘的实战经验。

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