第1章診療數據預處理 1.1數據校驗 1.1.1一致校驗 1.1.2缺失值校驗 1.1.3異常值校驗 1.2數據清洗 1.2.1缺失值處理 1.2.2異常值處理 1.3特征工程 1.3.1特征變換 1.3.2特征選擇 1.4討論結 1.5練展 第2章關聯規則挖掘及醫學應用 2.1關聯規則挖掘概論 2.1.1關聯規則挖掘的起源 2.1.2基本概念 2.1.3關聯規則的度量指標 2.1.4關聯規則的分類 2.2Apriori算法 2.2.1 Apriori算法基本思想 2.2.2 算例 2.2.3 Apriori算法實現 2.3關聯規則挖掘的醫學應用——乳腺癌患者TNM分期與中醫證型系數之間的關系 2.3.1問題描述 2.3.2解決方案 2.3.3結果分析 2.4討論結 2.5練展 第3章K近鄰法及醫學應用 3.1K近鄰法概述 3.2K近鄰法適用場景 3.2.1分類上的應用 3.2.2回歸上的應用 3.3K近鄰法模型 3.3.1模型 3.3.2距離度量 3.3.3k值的選擇 3.3.4分類決策規則 3.4K近鄰法的底層實現 3.4.1線掃描 3.4.2kd樹優化 3.4.3球樹優化 3.5K近鄰法代碼復現 3.5.1原理復述 3.5.2問題描述與解決流程 3.5.3 Python 代碼實現 3.5.4基于sklearn機器學實現 3.6K近鄰法在上的應用 3.6.1問題描述 3.6.2數據集描述 3.6.3代碼實現 3.7練展 …… 第4章決策樹分類及醫學應用 第5章支持向量機及醫學應用 第6章樸素貝葉斯及醫學應用 第7章PCA降維及醫學應用 第8章 k-means 算法及醫學應用 第9章神經網絡及醫學應用 第10章Python機器學庫簡介 參考文獻