思维导图备注

医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践 - 邵学杰
首页 收藏书籍 阅读记录
  • 书签 我的书签
  • 添加书签 添加书签 移除书签 移除书签

4.3 决策树算法

浏览 2 扫码
  • 小字体
  • 中字体
  • 大字体
2022-02-23 22:08:09
请 登录 再阅读
上一篇:
下一篇:
  • 书签
  • 添加书签 移除书签
  • 版权页
  • 序
  • 前言
  • 目录
  • 第1章 数据分析与数据挖掘的力量
    • 1.2 医学数据挖掘的主要定义
    • 1.3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解
    • 1.4 临床医学领域的机器学习与人工智能
    • 1.5 神经元网络的基本原理
  • 第2章 临床医学的数据挖掘
    • 2.2 支持向量机的算法原理与应用
    • 2.3 疾病规律与统计学革命
    • 2.4 老年肺癌研究
    • 2.5 临床医学与数据挖掘的边缘学科
  • 第3章 临床医学与数据技术的深度融合
    • 3.2 Cox回归的基本原理与应用
    • 3.3 医学数据分析中的故事
    • 3.4 聚类的临床医学意义
    • 3.5 贝叶斯算法的应用案例
  • 第4章 临床医学的模式识别
    • 4.2 基线静息心率的故事
    • 4.3 决策树算法
    • 4.4 最大期望（EM）算法
    • 4.5 算法的规律与临床医学的本质
  • 第5章 医学数据挖掘的常用工具
    • 5.2 Weka软件介绍
    • 5.3 Matlab案例
    • 5.4 R语言案例
    • 5.5 临床医生如何用好挖掘工具
  • 第6章 专业级医学SCI论文中的统计工具
    • 6.2 K线图的故事
    • 6.3 国际顶级期刊上的数据技术
    • 6.4 SCI荟萃分析中的统计学工具
暂无相关搜索结果！
    展开/收起文章目录

    二维码

    手机扫一扫，轻松掌上学

    《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践 - 邵学杰》电子书下载

    请下载您需要的格式的电子书，随时随地，享受学习的乐趣！
    EPUB 电子书

    书签列表

      阅读记录

      阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度