Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/12349
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Угрюмов, Михайло | - |
dc.contributor.author | Гончарова, Тамара | - |
dc.contributor.author | Стрілець, Вікторія | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-05T14:28:22Z | - |
dc.date.available | 2021-01-05T14:28:22Z | - |
dc.date.issued | 2020-10-06 | - |
dc.identifier.citation | (ICTERI 2020) Integration ,Harmonization and Knowledge Transfer. Volume II: Workshops. Kharkiv, Ukraine, | ru_RU |
dc.identifier.uri | http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/12349 | - |
dc.description.abstract | Medical service improvement has always been a life topical problem. To decide it, we must continuously raise the competency of doctors and develop new methods and approaches which could help take decisions concerning diagnostics (classification of patient health conditions such as: Naive Bayes Classifier, Linear Classifier, Support-vector machine, K-nearest Neighbor Classifier, Logistic Regression, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Ada Boost Classifier and Artificial Neural Network. A radial basis network was chosen from the variety of artificial neural system architectures to solve classification tasks. | ru_RU |
dc.language.iso | en | ru_RU |
dc.subject | medicine diagnostics, machine learning, artificial neural network, ROC-curve, confusion matrix. | ru_RU |
dc.title | Machine Learning Methods in Medicine Diagnostics Problems | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра управління та організації діяльності у сфері цивільного захисту |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Methods of machine learning in medicine diagnostics tasks.doc | 1,56 MB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.