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健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用(配增值) 版權(quán)信息
- ISBN：9787117332248
- 條形碼：9787117332248 ; 978-7-117-33224-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用(配增值) 本書特色
1.國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)“十三五”規(guī)劃教材配套教材2.供大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)研究生及科研人員使用 1.針對(duì)健康醫(yī)療領(lǐng)域大數(shù)據(jù)，從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，深入淺出地介紹多種大數(shù)據(jù)建模方法，和基于R語(yǔ)言、Python語(yǔ)言等軟件實(shí)現(xiàn)2.內(nèi)容豐富、方法先進(jìn)、通俗易懂、實(shí)用性強(qiáng)
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用(配增值) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書針對(duì)健康醫(yī)療領(lǐng)域大數(shù)據(jù)，從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，深入淺出地介紹多種大數(shù)據(jù)建模方法，和基于R語(yǔ)言、Python語(yǔ)言等軟件實(shí)現(xiàn)，共14章：緒論、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理技術(shù)、醫(yī)學(xué)圖像大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理方法、醫(yī)學(xué)文本與語(yǔ)音大數(shù)據(jù)的處理方法、健康醫(yī)療高維大數(shù)據(jù)的常用降維方法、互聯(lián)網(wǎng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的獲取、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、分類診斷常用的數(shù)據(jù)挖掘方法、回歸預(yù)測(cè)常用的數(shù)據(jù)挖掘方法、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)方法、健康醫(yī)療時(shí)間序列大數(shù)據(jù)的建模方法、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的時(shí)空建模方法、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的因果推斷、生物信息大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用。此外，附錄部分增加了大數(shù)據(jù)分析軟件簡(jiǎn)介等內(nèi)容，書中例題的數(shù)據(jù)庫(kù)、練習(xí)題答案等內(nèi)容，以二維碼形式展示。
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用(配增值) 目錄
**章 緒論/ 1
**節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的概念與屬性 / 1
第二節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分類與應(yīng)用 / 3
第三節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) / 5
第四節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用概述 / 6
第二章 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)/ 12
**節(jié) 概述 / 12
第二節(jié) Hadoop 生態(tài)系統(tǒng) / 15
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) / 19
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)技術(shù) / 23
第三章 醫(yī)學(xué)圖像大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理方法/ 30
**節(jié) 醫(yī)學(xué)圖像概述 / 30
第二節(jié) 醫(yī)學(xué)圖像感興趣區(qū)域的分割 / 33
第三節(jié) 醫(yī)學(xué)圖像特征指標(biāo) / 36
第四節(jié) 醫(yī)學(xué)圖像紋理特征的提取方法 / 40
第四章 醫(yī)學(xué)文本與語(yǔ)音大數(shù)據(jù)的處理方法/ 51
**節(jié) 醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)及文本挖掘概述 / 51
第二節(jié) 醫(yī)學(xué)文本挖掘技術(shù) / 54
第三節(jié) 醫(yī)學(xué)語(yǔ)音數(shù)據(jù)概述 / 63
第四節(jié) 醫(yī)學(xué)語(yǔ)音處理技術(shù) / 66
第五章 健康醫(yī)療高維大數(shù)據(jù)常用降維方法/ 80
**節(jié) LASSO / 80
第二節(jié) 隨機(jī)森林 / 92
第三節(jié) 彈性網(wǎng) / 101
第六章 互聯(lián)網(wǎng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的獲取/ 109
**節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用 / 109
第二節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)爬取 / 112
第三節(jié) 健康醫(yī)療知識(shí)圖譜 / 122
第七章 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析/ 128
**節(jié) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 / 128
第二節(jié) 推薦系統(tǒng) / 135
第三節(jié) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) / 141
第八章 分類診斷常用的數(shù)據(jù)挖掘方法/ 153
**節(jié) 支持向量機(jī) / 153
第二節(jié) 決策樹 / 160
第三節(jié) 隨機(jī)森林 / 166
第四節(jié) 高斯過程 / 173
第九章 回歸預(yù)測(cè)常用的數(shù)據(jù)挖掘方法/ 180
**節(jié) 廣義線性回歸 / 180
第二節(jié) 支持向量回歸 / 186
第三節(jié) 高斯過程回歸 / 192
第四節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸 / 203
第十章 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)方法/ 211
**節(jié) 健康醫(yī)療中的深度學(xué)習(xí)概述 / 211
第二節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 216
第三節(jié) 自編碼器 / 226
第四節(jié) 深度生成模型 / 234
第十一章 健康醫(yī)療時(shí)間序列大數(shù)據(jù)的建模方法/ 243
**節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析方法概述 / 243
第二節(jié) 病例交叉設(shè)計(jì)和廣義可加模型 / 246
第三節(jié) 支持向量機(jī) / 252
第四節(jié) 深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型 / 257
第十二章 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的時(shí)空建模方法/ 268
**節(jié) 時(shí)空建模方法概述 / 268
第二節(jié) 時(shí)空相關(guān)分析 / 270
第三節(jié) 時(shí)空熱點(diǎn)分析 / 273
第四節(jié) 時(shí)空掃描分析 / 275
第五節(jié) 時(shí)空回歸分析 / 284
第六節(jié) 時(shí)空網(wǎng)絡(luò)分析 / 290
第十三章 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的因果推斷/ 298
**節(jié) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)因果推斷概述 / 298
第二節(jié) 控制混雜偏倚的因果推斷方法 / 300
第三節(jié) 控制選擇性偏倚的因果推斷方法 / 313
第四節(jié) 因果通路識(shí)別和因果網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 / 320
第十四章 生物信息大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用/ 330
**節(jié) 生物信息大數(shù)據(jù)概述 / 330
第二節(jié) 生物信息大數(shù)據(jù)建模 / 339
第三節(jié) Hub 基因挖掘方法與應(yīng)用 / 344
附錄/ 364
附錄一 練習(xí)題答案 / 364
附錄二 R軟件和Python 軟件簡(jiǎn)介 / 364
附錄三 中英文名詞對(duì)照表 / 388
主要參考文獻(xiàn)/ 401
展開全部
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模方法與應(yīng)用(配增值) 作者簡(jiǎn)介
中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)教學(xué)研究會(huì)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)、中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，目前主持在研項(xiàng)目：國(guó)家科技部“十三五”課題、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、面上項(xiàng)目、北京市科委重大項(xiàng)目等7項(xiàng)；以第一或責(zé)任作者發(fā)表科研論文350多篇，在國(guó)內(nèi)外10多種雜志擔(dān)任編委或?qū)徃迦?/p>
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