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机器学习在疾病诊断中的应用;目录;01;机器学习是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，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。;监督学习算法;将数据集划分为训练集和测试集，通过多次训练和测试来评估模型的性能，以避免过拟合和欠拟合。;;02;医学影像学;由于医生的经验和知识有限，以及疾病复杂性，导致误诊率较高。;提高诊断准确性;03;图像处理技术;文本挖掘技术在病历分析中的应用;风险评估;基因序列分类;04;;通过训练多个模型并取平均预测结果，提高模型稳定性。;通过遍历给定参数组合，寻找最优模型参数。;通过多次分割数据集进行训练和验证，评估模型性能稳定性。;05;;机器学习模型的决策过程通常具有黑盒性，难以解释其输出结果，这在医学领域可能导致信任问题，因此需要开发可解释的模型。;隐私保护与伦理问题探讨;与医学知识结合;06;机器学习在疾病诊断中的价值总结;未来发展方向预测;;THANKS
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