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醫療大數據與機器學習

  • 作者：付賽際//田英傑|責編:孫宇
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302635161
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：178
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    本書具體內容設置如下：首先提出一個結合文本挖掘與專家經驗的機器學習問題分析框架，利用該框架詳細分析並討論醫療大數據挖掘的研究現狀，總結機器學習在醫療大數據中面臨的關鍵問題，然後對這些機器學習問題和相應的機器學習方法進行描述，並針對多視角學習和類別不平衡學習深入研究。
    本書可作為機器學習領域研究生的擴充閱讀資料，也可供醫療大數據領域正在進行理論研究和應用研究的讀者參考。
作者介紹
付賽際//田英傑|責編:孫宇
目錄
第1章  醫療大數據挖掘
  1.1  醫療大數據
  1.2  醫療大數據文獻分析
    1.2.1  數據準備
    1.2.2  文本挖掘
    1.2.3  專家經驗
  1.3  挖掘現狀與關鍵問題
    1.3.1  醫學圖像分類
    1.3.2  醫學圖像檢測
    1.3.3  醫學圖像分割
    1.3.4  醫學圖像生成
    1.3.5  關鍵問題
第2章  機器學習問題
  2.1  二分類問題
  2.2  多分類問題
  2.3  多標籤分類問題
  2.4  多視角分類問題
  2.5  多示例分類問題
  2.6  多任務分類問題
  2.7  遷移學習問題
  2.8  弱監督分類問題
  2.9  數據生成問題
第3章  機器學習方法
  3.1  傳統機器學習方法
    3.1.1  k近鄰
    3.1.2  樸素貝葉斯
    3.1.3  決策樹
    3.1.4  隨機森林
    3.1.5  自適應增強
    3.1.6  支持向量機
  3.2  深度學習方法
    3.2.1  CNN
    3.2.2  RNN
    3.2.3  GAN
第4章  多視角學習
  4.1  多視角學習方法
    4.1.1  基於完整視角的學習方法
    4.1.2  基於不完整視角的學習方法
  4.2  基礎模型
    4.2.1  RSVM
    4.2.2  PSVM-2V
  4.3  RPSVM-2V
  4.4  理論分析
  4.5  拓展模型
    4.5.1  RSVM-2K
    4.5.2  RMKL
  4.6  實驗分析
    4.6.1  實驗設置
    4.6.2  實驗結果
    4.6.3  參數敏感性分析

    4.6.4  譜分析
第5章  類別不平衡學習（一）
  5.1  類別不平衡學習方法
    5.1.1  採樣
    5.1.2  代價敏感學習
    5.1.3  集成學習
  5.2  DEC
  5.3  修正Stein損失函數
  5.4  CSMS
  5.5  理論分析
  5.6  模型優化
  5.7  實驗分析
    5.7.1  實驗設置
    5.7.2  實驗結果
    5.7.3  參數敏感性分析
    5.7.4  收斂性分析
第6章  類別不平衡學習（二）
  6.1  v-SVM
  6.2  LINEX損失函數
  6.3  v-CSSVM
  6.4  理論分析
  6.5  模型優化
    6.5.1  ADMM
    6.5.2  GD
  6.6  實驗分析
    6.6.1  實驗設置
    6.6.2  實驗結果
    6.6.3  參數敏感性分析
    6.6.4  收斂性分析
第7章  類別不平衡學習（三）
  7.1  深度學習中的類別不平衡損失函數
    7.1.1  WCE
    7.1.2  FL
    7.1.3  其他
  7.2  深度LINEX損失函數
    7.2.1  BC-LINEX
    7.2.2  MC-LINEX
    7.2.3  損失函數比較
  7.3  模型優化
    7.3.1  BC-LINEX權重更新
    7.3.2  MC-LINEX權重更新
  7.4  實驗分析
    7.4.1  實驗設置
    7.4.2  實驗結果
    7.4.3  參數敏感性分析
附錄A
    A.1定理4.1  證明
    A.2定理4.2  證明
A.3第4章  附表
附錄B

B.1第5章  附表
附錄C
    C.1定理6.1  證明
C.2第6章  附表
參考文獻

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