Методы искусственного интеллекта в медицинских задачах классификации и регрессии : учебное пособие для вузов

Издание посвящено применению методов анализа данных в медицинских исследованиях. Рассмотрено использование как традиционных многомерных методов, так и современных методов машинного обучения, являющихся составной частью искусственного интеллекта. Изложение ведется на примерах общедоступных в Интернете датасет (https://www.kaggle.com) медицинского характера, что облегчит понимание материала медиками и даст возможность читателю повторить приведенные результаты расчетов. Освещены методы машинного обучения Data Mining пакета STATISTICA: деревья решений - Общие деревья классификации и регрессии, Общие CHAD модели, Интерактивные деревья, Бустинг деревьев классификации и регрессии, Случайный лес регрессии и классификации; процедуры обучения - методы Опорных векторов, k-ближайших соседей, Байесовский классификатор; Автоматизированные нейронные сети; Кластерный анализ. Описана технология работы с мастером проектов Data Miner.