Tesi etd-11222005-230349 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
Colla, Federico
Indirizzo email
federico.colla@poste.it
URN
etd-11222005-230349
Titolo
Metodi di apprendimento automatico per lo studio di dati clinici e genetici
Dipartimento
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
TECNOLOGIE INFORMATICHE
Relatori
relatore Prof. Starita, Antonina
relatore Dott. Micheli, Alessio
relatore Dott. Micheli, Alessio
Parole chiave
- alberi di decisione
- dati mancanti
- machine learning
- reti neurali
- svm
- xcs
Data inizio appello
09/12/2005
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
09/12/2045
Riassunto
L'obiettivo della tesi è lo studio del confronto critico sperimentale di tecniche di apprendimento automatico applicate all'analisi di dati clinici e genetici relativi ad un caso di studio sul cancro orale. L'attenzione è stata posta sulla robustezza degli approcci considerati rispetto alla qualità dei dati disponibili, con particolare riferimento al problema dei valori mancanti nel dataset.
File
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