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Machine Learning in Medicine

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

08.02.2015

Abbildungen

XV, 44 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

265

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

435 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-9363-7

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“This novel book on machine learning in medicine deals with statistical methods for analyzing complex data involving multiple variables. … The intended audience includes physicians, clinical researchers, physicians in training, statisticians, and medical students, as well as master’s and doctoral students in epidemiology and biostatistics. … The language is simple and the chapters are well organized. This will be an excellent resource for a quick review of machine learning in medicine, particularly in genetic research, clinical trials, and adverse drug surveillance.” (Parthiv Amin, Doody’s Book Reviews, September, 2013)

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

08.02.2015

Abbildungen

XV, 44 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

265

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

435 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-9363-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Preface.- 1 Introduction to machine learning.- 2 Logistic regression for health profiling.- 3 Optimal scaling: discretization.- 4 Optimal scaling: regularization including ridge, lasso, and elastic net regression.- 5 Partial correlations.- 6 Mixed linear modelling.- 7 Binary partitioning.- 8 Item response modelling.- 9 Time-dependent predictor modelling.- 10 Seasonality assessments.- 11 Non-linear modelling.- 12 Artificial intelligence, multilayer Perceptron modelling.- 13 Artificial intelligence, radial basis function modelling.- 14 Factor analysis.- 15 Hierarchical cluster analysis for unsupervised data.- 16 Partial least squares.- 17 Discriminant analysis for Supervised data.- 18 Canonical regression.- 19 Fuzzy modelling.- 20 Conclusions. Index.