Andere Kunden interessierten sich auch für
![Algoritmo de aprendizaje automático mejorado: Gran perspectiva de datos]( "Algoritmo de aprendizaje automático mejorado: Gran perspectiva de datos")
Algoritmo de aprendizaje automático mejorado: Gran perspectiva de datos30,99 €![Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la agricultura]( "Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la agricultura")
Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la agricultura33,99 €![Desarrollo web inteligente: Fusión de PNL y aprendizaje automático]( "Desarrollo web inteligente: Fusión de PNL y aprendizaje automático")
Desarrollo web inteligente: Fusión de PNL y aprendizaje automático32,99 €![Aprendizaje automático y análisis de datos educativos]( "Aprendizaje automático y análisis de datos educativos")
Aprendizaje automático y análisis de datos educativos29,99 €![Técnicas de aprendizaje automático para el análisis de la calidad del aire]( "Técnicas de aprendizaje automático para el análisis de la calidad del aire")
Técnicas de aprendizaje automático para el análisis de la calidad del aire32,99 €![Predicción de ictus mediante algoritmos de aprendizaje automático]( "Predicción de ictus mediante algoritmos de aprendizaje automático")
Predicción de ictus mediante algoritmos de aprendizaje automático27,99 €![Aprendizaje automático para principiantes]( "Aprendizaje automático para principiantes")
Aprendizaje automático para principiantes32,99 €
El aprendizaje automático se utiliza en muchos sectores de todo el mundo. El sector sanitario no queda excluido. El aprendizaje automático puede desempeñar un papel esencial en la predicción de la presencia o ausencia de trastornos locomotores, enfermedades cardíacas y otras. Esta información, si se predice con suficiente antelación, puede proporcionar importantes intuiciones a los médicos, que pueden adaptar su diagnóstico y tratamiento en función del paciente. Trabajamos en la predicción de posibles enfermedades cardíacas en personas utilizando algoritmos de aprendizaje automático. En este proyecto realizamos el análisis comparativo de clasificadores como el árbol de decisión, NaïveBayes, Regresión Logística, SVM y Random Forest y proponemos un clasificador conjunto que realiza la clasificación híbrida tomando clasificadores fuertes y débiles, ya que puede tener un número múltiple de muestras para el entrenamiento y la validación de los datos, por lo que realizamos el análisis del clasificador existente y el clasificador propuesto como Ada-boost y XG-boost que pueden dar la mejor precisión y análisis predictivo.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.