摘要:
异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常,异常对象被称作离群点(Outlier). 异常检测也称偏差检测(Deviation detection),因为异常对象的属性值明显偏离期望的或者常见的属性值。 异常检测也称为例外挖掘,因为异常在某种意义上是例外的。 应用场景: 欺诈检测 入侵检测
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posted @ 2018-09-29 10:26
一天不进步,就是退步
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摘要:
基于原型的聚类 模糊c均值使用模糊逻辑和模糊集合论的概念,提出一种聚类方案,它很像K均值,但是不需要硬性地将对象分派到一个簇中。模糊c均值算法有时也称为FCM 混合模型聚类采取这样的访谈,簇集合可以用一个混合分布建模,每个分布对应一个簇。EM(Expectation-Maximization)期望最
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posted @ 2018-09-29 09:27
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摘要:
http://solution.hc3i.cn/art/201102/11707.htm 定义EMR、EHR和PHR EMR 电子病历是病人在诊断和治疗过程中产生的数字医疗信息文档,是“以医疗为中心”的数字化健康档案。 EMR根据医院治疗业务流程和需要设计,满足了医院业务和管理的要求。 EHR 电子
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posted @ 2018-09-28 18:04
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摘要:
http://www.woshipm.com/it/1188821.html 报告简介: “健康”一直是我们最为关注的话题,而围绕着健康,我们能做的却少之又少,我们把所有的健康寄托于医生,寄托于医疗机构。在现有体制内,我国医疗健康行业存在太多问题,就医难,就医贵,老龄化严重,医疗资源配置存在严重问题
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posted @ 2018-09-27 16:49
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摘要:
http://www.woshipm.com/pd/914023.html 本文主要分享了今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 今天,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法,
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posted @ 2018-09-27 16:35
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摘要:
https://www.sohu.com/a/193537147_793413 研究背景:近年来,人工智能技术得到长足进步,逐步成为一项可应用和可普及的基础技术。在医疗健康领域,人工智能在疾病筛查、辅助诊疗、药物研发等领域取得了不俗的成绩。作为国内最早涉足医疗人工智能报道的媒体,动脉网从2014年开
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posted @ 2018-09-26 16:34
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摘要:
https://wdxtub.com/2017/05/01/docker-guide/ Docker 作为新瓶装旧酒的一门技术,用简单便捷的操作极大改变了软件开发的流程与生态环境,本文我们就来了解一下。注:Docker 目前已改名为 Moby。 更新历史 2017.05.01: 完成初稿 快速入门
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posted @ 2018-09-25 14:56
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摘要:
1. 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组。 其目标是组内的对象相互之间是相似的或者相关的,而不同组中的对象是不同的或者不相关的。 2.聚类分析的重要技术 K均值:K均值是基于原型的、划分的聚类技术。它试图发现用户指定个数k的簇(由质心代表) SSE(Sum of Sq
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posted @ 2018-09-25 10:01
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摘要:
http://www.sohu.com/a/197188329_99934777 今天,很高兴有这个机会来这里与大家交流。我想大家可能也已经体会到,我们目前的很多方法和手段越来越接近一个所谓的“天花板”。现有的方法,包括机器学习和深度学习的方法,某种程度上都是在吃大数据的红利,机器学习的效果,模型的
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posted @ 2018-09-21 17:41
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摘要:
http://www.sohu.com/a/252778677_697750 讲师 | 桂洪冠 来源 | AI科技大本营在线公开课 本课程从知识图谱的历史由来开展,讲述知识图谱与人工智能的关系与现状;知识图谱辐射至各行业领域的应用;在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中,本课程也会讲解知识图谱的构
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posted @ 2018-09-21 17:34
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