Applying Machine Learning for Automated Classification of Biomedical Data in Subject-Independent Settings
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Sprache:Englisch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
23.08.2018
Verlag
SpringerSeitenzahl
107 (Printausgabe)
Dateigröße
4594 KB
Sprache
Englisch
EAN
9783319986753
This book describes efforts to improve subject-independent automated classification techniques using a better feature extraction method and a more efficient model of classification. It evaluates three popular saliency criteria for feature selection, showing that they share common limitations, including time-consuming and subjective manual de-facto standard practice, and that existing automated efforts have been predominantly used for subject dependent setting. It then proposes a novel approach for anomaly detection, demonstrating its effectiveness and accuracy for automated classification of biomedical data, and arguing its applicability to a wider range of unsupervised machine learning applications in subject-independent settings.
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