Методы машинного обучения и майнинга данных

Методы поиска правила, определяющего оптимальный выбор стратегии лечения, которые не нуждаются в определении расстояния между пациентами. Программные реализации рассматриваемых методов на языке Matlab. Персонализированное лечение лимфобластного лейкоза.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 23.07.2016
Размер файла 477,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Методы реализации алгоритмов сортировки и алгоритмов поиска на языках программирования высокого уровня. Программирование алгоритмов сортировки и поиска в рамках создаваемого программного средства на языке Delphi. Создание руководства пользователя.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 16.04.2012

  • Поиск как основа функционирования СОЗ. Стратегии; эвристического поиска и управления выводом. Циклическая работа интерпретатора. Вывод на знаниях в продукционных системах. Методы поиска в глубину и ширину. Формализация задач в пространстве состояний.

    презентация [741,2 K], добавлен 14.08.2013

  • Постановка задачи динамического программирования. Составление основного функционального управления динамического программирования, определяющего условный оптимальный выигрыш для данного состояния. Выбор оптимальной стратегии замены оборудования.

    курсовая работа [873,9 K], добавлен 02.07.2014

  • Возможности Matlab, выполнении математических и логических операций, интерактивные инструменты построения графиков. Конструкции для обработки и анализа больших наборов данных, программные и отладочные инструменты, оптимизация данных, операций и функций.

    статья [170,5 K], добавлен 01.05.2010

  • Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.

    дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015

  • Исследование основных концепций информационного поиска: булева и векторная модели, индексные термины. Реализация векторной модели в среде Matlab, расчет ранжированных списков документов, реализация оценок качества поиска и листинг программы в Matlab.

    отчет по практике [444,8 K], добавлен 17.06.2012

  • Исследование основных концепций информационного поиска: булева и векторная модели, меры подобия и определение веса индексных терминов. Оценка неранжированных наборов результата поиска. Реализация векторной модели в среде Matlab, листинг программы.

    реферат [717,1 K], добавлен 15.07.2012

  • Задача об оптимальном графе для децентрализованного поиска. Жадный алгоритм. Модель Клайнберга. Математическая модель. Алгоритмы решения. Алгоритм локального поиска. Табу алгоритм. Метод ветвей и границ. Выбор между одинаковыми соседями. Стартовый граф.

    дипломная работа [4,1 M], добавлен 23.10.2016

  • Методы машинного обучения в задачах рубрикации, положительные и отрицательные примеры. Отсечение по центрам тяжести и ближайшим соседям. Оптимальный линейный сепаратор Support Vector Machines. Особенности применения тезауруса. Расчет веса конъюнкции.

    лекция [405,0 K], добавлен 01.09.2013

  • Методы хеширования данных и реализация хеш-таблиц. Разработка на языке программирования высокого уровня программы с функциями создания хеш-таблицы, добавления в нее элементов, их просмотра, поиска и удаления. Экспериментальный анализ хеш-функции.

    лабораторная работа [231,9 K], добавлен 18.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.