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主要研究内容与特色：
(1) 利用文本挖掘和专家经验构建机器学习关键问题分析框架，总结机器学习在医疗大数据挖掘中面临的若干关键问题。
(2) 利用简约核构建面向不完整视角问题的高效机器学习方法。
(3) 利用非对称损失函数构建面向类别不平衡问题的机器学习与深度学习方法。读者对象：
从事人工智能、机器学习、医疗大数据分析方向的学术界与工业界的相关人士。
（4）围绕不完整视角与类别不平衡这两个关键问题展开深入研究，有效提升了医学诊断的决策效率。
| 基本信息 | |
|---|---|
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| ISBN | 9787302635161 |
| 条码 | 9787302635161 |
| 编者 | 付赛际、田英杰 |
| 译者 | -- |
| 出版年月 | 2023-09-01 00:00:00.0 |
| 开本 | 其他 |
| 装帧 | 平装 |
| 页数 | 0 |
| 字数 | |
| 版次 | 1 |
| 印次 | 1 |
| 纸张 | |
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