书目

医疗大数据与机器学习

内容简介

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。

作者简介

付赛际,北京邮电大学讲师。研究方向:医疗大数据挖掘、机器学习与最优化。近年来在InformationSciences,Knowledge-BasedSystems,InformationProcessing&Management发表论文10余篇。现任AnnalsofDataScience编委。参加国家自然科学基金面上项目、重点项目若干项。

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