郭秀花主编

本书针对健康医疗领域大数据，从实际应用角度出发，深入浅出地介绍多种大数据建模方法，和基于R语言、Python语言等软件实现，共14章：绪论、大数据的存储与管理技术、医学图像大数据的结构化处理方法、医学文本与语音大数据的处理方法、健康医疗高维大数据的常用降维方法、互联网健康医疗大数据的获取、健康医疗大数据的关联分析、分类诊断常用的数据挖掘方法、回归预测常用的数据挖掘方法、健康医疗大数据深度学习方法、