Гибридная техника для ассоциативной классификации сердечных заболеваний:


Код: 16320124916
7007 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 10

Просматривая «Гибридная техника для ассоциативной классификации сердечных заболеваний:» данный товар из каталога «E-бизнес», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.

Гибридный метод ассоциативной классификации сердечных заболеваний: прогнозирование сердечных заболеваний с использованием добычи данных

  • Автор: Сингх, Jagdeep
  • Publisher: LAP Lambert Academic Publishing
  • 0,4 x 22
  • Язык: английский: опубликован; Английский: оригинальный язык; Английский
  • isbn: 9783330074255

За последние несколько лет индустрия здравоохранения собирает огромные данные здравоохранения, которые, к сожалению, не извлечены для обнаружения скрытой информации для эффективного принятия решений. Медицинские услуги сегодня прошли долгий путь для договоров с различными заболеваниями. Среди наиболее смертельной - проблема с болезнью сердца, которую нельзя увидеть невооруженным глазом и приходит мгновенно. Уровень смертности увеличился из -за плохих клинических решений. Для достижения религиозного и экономически эффективного лечения компьютерная информация или системы поддержки Decation могут быть разработаны для этой задачи. Рабочие данные дают решение для обнаружения знаний из этих крупных и сложных баз данных. Авторская работа включает в себя разработку структуры, основанной на методах ассоциативной классификации на DataSeet Heart. Реализация работы выполняется в наборе данных сердца из репозитория машинного обучения UCI для проверки и оценки на Different для лучших результатов. Экспериментальные результаты показывают, что большинство правил ассоциативной классификации помогают в наилучшем прогнозировании сердечных заболеваний и помогают в создании системы поддержки дипломатических решений.