智能公共衛生-理論.方法和應用 羅力 9787309177497 【台灣高等教育出版社】

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書名：智能公共衛生-理論.方法和應用
ISBN：9787309177497
出版社：復旦大學
著編譯者：羅力
頁數：508
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745752
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內容簡介

本書系統介紹了「大數據、人工智能+公共衛生」的知識體系和應用案例，通過多學科交叉融合，從理論體系層面，開展 「大數據與人工智能應用」重點學科的建設工作。全書內容共分為4部分，分別為基本理論和知識、應用場景和技術、應用保障機制和公共衛生應用實踐，內容詳實，採用理論、模擬模擬與實踐案例相結合的方式，生動易懂，可用於公共衛生領域大數據和人工智能應用的人才教育培養、標準規範制定、研究方向指引、經典知識傳承。本書形成國內首創的「大數據、人工智能+公共衛生」理論體系，將提高大數據、人工智能、公共衛生及其交叉學科的影響力，從知識和政策創新的角度指導實踐應用，促進人工智能、大數據技術與公共衛生的深度融合，提升公共衛生管理規範與效率，提高公共衛生的社會服務力。

目錄

第一篇 數據科學
第一章 數據科學
第一節 數據科學的內涵
第二節 學習數據科學的方法
第二章 公共衛生數據
第一節 公共衛生領域
第二節 公共衛生大數據
第三節 健康醫療數據
第四節 健康行為數據
第五節 健康環境數據
第六節 健康科研數據
第七節 健康行政管理數據
第三章 機器學習
第一節 機器學習理論和方法
第二節 深度學習理論和方法
第三節 機器學習的挑戰和展望
第四章 公共衛生中的相關性與因果性
第一節 相關性與因果性的定義
第二節 相關性與因果性的關係
第三節 相關性與因果性的意義
第四節 相關性與因果性面臨的挑戰
第五章 因果推斷與因果學習
第一節 基礎概念
第二節 因果圖
第三節 混雜因素及其應對方法
第六章 經典統計方法
第一節 統計描述
第二節 回歸模型
第三節 時間序列方法
第四節 貝葉斯方法
第五節 方差分析
第六節 卡方檢驗
第七章 機器學習算法
第一節 決策樹
第二節 聚類
第三節 貝葉斯分類
第四節 支持向量機
第五節 EM算法
第六節 AdaBoost算法

第二篇 場景和技術
第三篇 保障與機制
第四篇 實踐和案例
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