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O principal objetivo deste livro é desenvolver e discutir o problema da técnica de gestão de outliers, em conjunto com o classificador, que é utilizado para a conhecida questão da classificação automática de cromossomas nas suas classificações biológicas. As bases de dados clínicas têm acumulado enormes quantidades de dados sobre indivíduos e os seus problemas médicos. A deteção de valores anómalos é uma necessidade crítica para a extração de dados e a aprendizagem automática. Quando os algoritmos de extração de dados e de aprendizagem automática são utilizados em conjuntos de dados que…mehr

Produktbeschreibung
O principal objetivo deste livro é desenvolver e discutir o problema da técnica de gestão de outliers, em conjunto com o classificador, que é utilizado para a conhecida questão da classificação automática de cromossomas nas suas classificações biológicas. As bases de dados clínicas têm acumulado enormes quantidades de dados sobre indivíduos e os seus problemas médicos. A deteção de valores anómalos é uma necessidade crítica para a extração de dados e a aprendizagem automática. Quando os algoritmos de extração de dados e de aprendizagem automática são utilizados em conjuntos de dados que incluem valores aberrantes, são feitas inferências incorrectas sobre os dados. O objetivo desta investigação é utilizar métodos de extração de dados para descobrir ligações numa grande base de dados clínicos. As relações e tendências descobertas neste conjunto de dados podem levar à descoberta de novos conhecimentos médicos.
Autorenporträt
A Dra. S. Anitha (doutorada) trabalha como professora assistente e estatística no Departamento de Medicina Comunitária do Instituto KMCH de Ciências da Saúde e Investigação, Coimbatore, Tamil Nadu, Índia.O Dr. E. Sakthivel (PhD) trabalha como Professor Assistente no Departamento de Estatística, PSG College of Arts & Science, Coimbatore, Tamil Nadu, Índia.