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Este libro se dirige principalmente a los estudiantes de aprendizaje automático. Este libro también se dirige a las necesidades de los investigadores que trabajan en el campo del conocimiento de las imágenes biomédicas y la oncología asistida por ordenador. Este libro muestra un enfoque holístico de la clasificación de tumores malignos mediante el aprendizaje automático. Enumera las diferentes etapas del análisis y la segmentación de imágenes con la ayuda del código MATLAB. Se ha utilizado el software de minería de datos WEKA para describir los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Todas y cada una de las fases de la clasificación de tumores: la extracción de características, el preprocesamiento de datos, la selección de atributos, la clasificación y la evaluación del modelo se han explicado adecuadamente con la ayuda de capturas de pantalla. Espero que este libro ayude a los estudiantes, a los investigadores y a los profesores que trabajan en el aprendizaje automático como referencia.
About the author
O Sr. Dipanjan Moitra é uma faculdade de TI no Departamento de Gestão, Universidade de Bengala do Norte, Índia. Completou o seu MCA da IGNOU em 2005. Foi autor de vários artigos de investigação sobre aprendizagem de máquinas e também autor de um livro sobre MIS. Trabalha também como revisor e editor técnico em muitas revistas nacionais e internacionais de renome.
