论文摘要: 数据就是知识,知识就是力量。在这个信息过载的时代,数据分析改变了人们如何有效解决许多行业问题的观点。数据分析可以取得非常积极成果的潜在领域之一是医疗保健领域。医疗保健分析不仅可以使患者受益,而且可以使医疗保健行业的所有利益相关者和关键参与者受益。它具有预防疾病爆发,识别和检测疾病,降低手术成本的潜力,因为医院管理者可以帮助政府制定医疗保健政策,从而改善整体生活质量。机器学习是计算机科学的一个领域,我们可以开发从提供的数据中有效进行自我学习的算法。其主要目的是让计算机在无需人工干预的情况下自学。数据分析和机器学习齐头并进。在本文中,我们回顾了有关医疗保健领域采用的一些关键机器学习技术的文献。这项系统旨在确定机器学习在医疗保健中的应用和挑战。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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