مشخصات کتاب

Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R

ویرایش: [2 ed.] 
نویسندگان: Ivo D. Dinov  
سری: The Springer Series in Applied Machine Learning 
ISBN (شابک) : 3031174828, 9783031174827 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2023 
تعداد صفحات: 939
[940] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 49 Mb 

در صورت تبدیل فایل کتاب Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R

این کتاب درسی مبانی مهم ریاضی، الگوریتم‌های محاسباتی کارآمد، تکنیک‌های استنتاج آماری کاربردی و رویکردهای یادگیری ماشینی پیشرفته را برای رسیدگی به طیف گسترده‌ای از انفورماتیک زیست‌پزشکی حیاتی، برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل سلامت، و چالش‌های علم تصمیم ادغام می‌کند. هر مفهوم در این کتاب شامل یک فرمول نمادین دقیق همراه با الگوریتم‌های محاسباتی و پروتکل‌های خط لوله کامل انتها به انتها است که به‌عنوان نوت‌بوک‌های نشانه‌گذاری الکترونیکی R عملکردی پیاده‌سازی شده‌اند. این گردش‌های کاری از یادگیری فعال پشتیبانی می‌کنند و دستکاری‌های جامع داده‌ها، تجسم‌های تعاملی و تحلیل‌های پیچیده را نشان می‌دهند. این محتوا شامل مشکلات باز، دانش علمی پیشرفته، ادغام اخلاقی ابزارهای علمی ناهمگون، و روش‌هایی برای اعتبارسنجی و انتشار سیستماتیک یافته‌های تحقیقاتی قابل تکرار است. مکمل چالش‌های عظیم مربوط به مدیریت، بازجویی و درک حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، فرصت‌های منحصربه‌فردی وجود دارد که با دسترسی به انبوهی از اطلاعات غنی از ویژگی‌ها، ابعاد بالا و با زمان متغیر است. موضوعات تحت پوشش در علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی به شکاف های دانش خاص، رفع موانع آموزشی، و کاهش آمادگی اطلاعات نیروی کار و کمبودهای علم داده می پردازد. به طور خاص، برنامه درسی فرا رشته‌ای را ارائه می‌کند که اصول اصلی ریاضی، روش‌های محاسباتی مدرن، تکنیک‌های پیشرفته علم داده، یادگیری ماشینی مبتنی بر مدل، هوش مصنوعی بدون مدل، و کاربردهای نوآورانه‌ی زیست‌پزشکی را ادغام می‌کند. چهارده فصل کتاب با یک مقدمه شروع می شود و به تدریج مهارت های اساسی از تجسم تا مدل سازی خطی، کاهش ابعاد، طبقه بندی نظارت شده، تکنیک های یادگیری ماشین جعبه سیاه، روش های یادگیری کیفی، خوشه بندی بدون نظارت، ارزیابی عملکرد مدل، استراتژی های انتخاب ویژگی، تجزیه و تحلیل داده های طولی ایجاد می کند. بهینه سازی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق. ویرایش دوم کتاب شامل استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری اضافی با استفاده از شبکه‌های متخاصم مولد، یادگیری انتقالی، و تولید داده‌های مصنوعی، و همچنین هشت پیوست الکترونیکی مکمل است. این کتاب درسی برای آموزش رسمی دوره آموزشی آموزشی تحت هدایت مربی و همچنین برای خودآموزی فردی یا تیمی مناسب است. این مطالب در دوره‌های کالج سطح بالا و مقطع تحصیلات تکمیلی ارائه می‌شود و ریاضیات کاربردی و بین‌رشته‌ای، تکنیک‌های علوم داده مبتنی بر یادگیری معاصر، توسعه الگوریتم محاسباتی، نظریه بهینه‌سازی، محاسبات آماری، و علوم زیست پزشکی را پوشش می‌دهد. تکنیک های تحلیلی و روش های علمی پیش بینی شده شرح داده شده در این کتاب ممکن است برای طیف وسیعی از خوانندگان، زبان آموزان رسمی و غیررسمی، مدرسان کالج، محققان و مهندسان در سراسر آکادمی، صنعت، دولت، سازمان های نظارتی، بودجه و سیاست گذاری مفید باشد. وب‌سایت کتاب پشتیبان نمونه‌های زیادی، مجموعه داده‌ها، اسکریپت‌های کاربردی، نوت‌بوک‌های الکترونیکی کامل، پیوست‌های گسترده و مواد اضافی را ارائه می‌دهد.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This textbook integrates important mathematical foundations, efficient computational algorithms, applied statistical inference techniques, and cutting-edge machine learning approaches to address a wide range of crucial biomedical informatics, health analytics applications, and decision science challenges. Each concept in the book includes a rigorous symbolic formulation coupled with computational algorithms and complete end-to-end pipeline protocols implemented as functional R electronic markdown notebooks. These workflows support active learning and demonstrate comprehensive data manipulations, interactive visualizations, and sophisticated analytics. The content includes open problems, state-of-the-art scientific knowledge, ethical integration of heterogeneous scientific tools, and procedures for systematic validation and dissemination of reproducible research findings. Complementary to the enormous challenges related to handling, interrogating, and understanding massive amounts of complex structured and unstructured data, there are unique opportunities that come with access to a wealth of feature-rich, high-dimensional, and time-varying information. The topics covered in Data Science and Predictive Analytics address specific knowledge gaps, resolve educational barriers, and mitigate workforce information-readiness and data science deficiencies. Specifically, it provides a transdisciplinary curriculum integrating core mathematical principles, modern computational methods, advanced data science techniques, model-based machine learning, model-free artificial intelligence, and innovative biomedical applications. The book’s fourteen chapters start with an introduction and progressively build foundational skills from visualization to linear modeling, dimensionality reduction, supervised classification, black-box machine learning techniques, qualitative learning methods, unsupervised clustering, model performance assessment, feature selection strategies, longitudinal data analytics, optimization, neural networks, and deep learning. The second edition of the book includes additional learning-based strategies utilizing generative adversarial networks, transfer learning, and synthetic data generation, as well as eight complementary electronic appendices. This textbook is suitable for formal didactic instructor-guided course education, as well as for individual or team-supported self-learning. The material is presented at the upper-division and graduate-level college courses and covers applied and interdisciplinary mathematics, contemporary learning-based data science techniques, computational algorithm development, optimization theory, statistical computing, and biomedical sciences. The analytical techniques and predictive scientific methods described in the book may be useful to a wide range of readers, formal and informal learners, college instructors, researchers, and engineers throughout the academy, industry, government, regulatory, funding, and policy agencies. The supporting book website provides many examples, datasets, functional scripts, complete electronic notebooks, extensive appendices, and additional materials.

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب The Chautauqua Moment: Protestants, Progressives, and the Culture of Modern Liberalism, 1874-1920 (Religion and American Culture)

دانلود کتاب PThe Post-closure Radiololgical - NEA Radioactive Waste Managemen

دانلود کتاب Papiroflexia Collection

دانلود کتاب The Good Captain: A Personal Memoir of America at War

دانلود کتاب Beliefs about Inequality: Americans' Views of What is and What Ought to be