Kernel Medico - Histórico de revisões

Up201107661 em 23h26min de 11 de abril de 2016

2016-04-11T23:26:14Z

← Revisão anterior		Revisão das 00h26min de 12 de abril de 2016
Linha 12:		Linha 12:

	= Referências =		= Referências =
	Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012~~= Referências =~~		Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012

Up201107661 em 23h25min de 11 de abril de 2016

2016-04-11T23:25:55Z

← Revisão anterior		Revisão das 00h25min de 12 de abril de 2016
Linha 11:		Linha 11:
	Para se calcular a matriz final do kernel temos 1/n*Sumatorio(k(Zi,Zj))		Para se calcular a matriz final do kernel temos 1/n*Sumatorio(k(Zi,Zj))

	Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012		= Referências =
			Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012= Referências =

Up201107661 em 23h25min de 11 de abril de 2016

2016-04-11T23:25:05Z

← Revisão anterior		Revisão das 00h25min de 12 de abril de 2016
Linha 1:		Linha 1:
	Os dados clínicos têm a particularidade de apresentar variáveis de quais os valores se encontram quase sempre dentro de um intervalo onde é fácil encontrar os outliers, e estas ~~varias~~ variáveis dependem muitas das vezes desse mesmo intervalo pois para diferentes populações o mesmo valor poderá ter diferentes significados, sendo exemplos disto a idade, pressão arterial e altura. Tendo em conta estas condições é necessário que o kernel utilizado não destrua os dados ao ignorar o intervalo das variáveis, algo que garantidamente aconteceria com um kernel polinomial ou um simples kernel radial.		Os dados clínicos têm a particularidade de apresentar variáveis de quais os valores se encontram quase sempre dentro de um intervalo onde é fácil encontrar os outliers, e estas variáveis dependem muitas das vezes desse mesmo intervalo pois para diferentes populações o mesmo valor poderá ter diferentes significados, sendo exemplos disto a idade, pressão arterial e altura.
			Tendo em conta estas condições é necessário que o kernel utilizado não destrua os dados ao ignorar o intervalo das variáveis, algo que garantidamente aconteceria com um kernel polinomial ou um simples kernel radial.

	k(Zi,Zj)=(r-\|Zi-Zj\|)/r		k(Zi,Zj)=(r-\|Zi-Zj\|)/r

Up201107661 em 16h27min de 14 de março de 2016

2016-03-14T16:27:38Z

← Revisão anterior		Revisão das 17h27min de 14 de março de 2016
Linha 1:		Linha 1:
			Os dados clínicos têm a particularidade de apresentar variáveis de quais os valores se encontram quase sempre dentro de um intervalo onde é fácil encontrar os outliers, e estas varias variáveis dependem muitas das vezes desse mesmo intervalo pois para diferentes populações o mesmo valor poderá ter diferentes significados, sendo exemplos disto a idade, pressão arterial e altura. Tendo em conta estas condições é necessário que o kernel utilizado não destrua os dados ao ignorar o intervalo das variáveis, algo que garantidamente aconteceria com um kernel polinomial ou um simples kernel radial.

			k(Zi,Zj)=(r-\|Zi-Zj\|)/r

			Onde r é igual a diferença entra o maior e menor valor e k(Zi,Zj) é a variável z para os objectos i e j.
			Para variáveis binárias
			k(Zi,Zj)=1 se Zi=Zj ou
			k(Zi,Zj)=0 se Zi=!Zj

			Para se calcular a matriz final do kernel temos 1/n*Sumatorio(k(Zi,Zj))

	Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012		Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012

Up201107661: Criou página com: 'Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical da...'

2016-03-14T15:07:14Z

Criou página com: 'Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical da...'

Página nova

Daemen, A and Timmerman, D and Van, den Bosch T and Bottomley, C and Kirk, E and Van, Holsbeke C and Valentin, L and Bourne, T and De, Moor B,Improved modeling of clinical data with kernel methods,2012