فایل ورد کامل یک روش جدید برای طبقه بندی خطرات بیماری پسوریازیس مولتی کلاس: الگوی ماشین یادگیری

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یک روش جدید برای طبقه بندی خطرات بیماری پسوریازیس مولتی کلاس: الگوی ماشین یادگیری،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۲ صفحه

۵ نتیجه گیری
این مقاله، یک سیستم طبقه بندی خطرات بیماری پسوریازیس چنددرجه ای را با استفاده از الگوی ماشین یادگیری، ارائه داده است. سهم اساسی این مقاله، در توانایی استخراج سه مجموعه از مجموعه ویژگی های جامع است: ۱ رنگی، ۲ سیاه سفید، ۳ترکیب رنگی و سیاه سفید، و سپس تطبیق دادن چهار مجموعه از سیستم های ماشین یادگیری به همراه دو نوع طبقه بندی کننده آموزشی-تستی، و دو نوع روش انتخاب ویژگی. بنابراین چهار سیستم pRAS عبارتند از : ۱ ماشین بردار پشتیبان به همراه آنالیز جزء اصلی ، ۲ ماشین بردار پشتیبان به همراه آنالیز تفکیک فیشر، ۳ درخت تصمیم گیری به همراه آنالیز جزء اصلی و ۴ درخت تصمیم گیری به همراه آنالیز تفکیک فیشر.

عنوان انگلیسی:A novel approach to multiclass psoriasis disease risk stratification: Machine learning paradigm~~en~~

۵ Conclusion

The paper presented a generalized multi-grade psoriasis disease risk stratification system using machine learning paradigm. The fundamental contribution of this paper is in ability to extract three set of comprehensive feature sets: (1) color; (2) grayscale; (3) combined color and grayscale and then adaptto four set of machine learning systems with two types of training-testing classifiers and two types of feature selection methods. Thus the 4 pRAS systems are: (1) support vector machine with Principal Component Analysis; (2) support vector machine with Fisher Discriminant Analysis; (3) decision tree with Principal Component Analysis and (4) decision tree with Fisher Discriminant Analysis.

$$en!!