Zum Hauptinhalt springen

Coronary Artery Heart Disease Prediction: A Comparative Study of Computational Intelligence Techniques

Md. Rahat Hossain ; Md. Milon Islam ; et al.
In: IETE Journal of Research, Jg. 68 (2020-01-21), S. 2488-2507
unknown

Titel:
Coronary Artery Heart Disease Prediction: A Comparative Study of Computational Intelligence Techniques
Autor/in / Beteiligte Person: Md. Rahat Hossain ; Md. Milon Islam ; Safial Islam Ayon
Link:
Zeitschrift: IETE Journal of Research, Jg. 68 (2020-01-21), S. 2488-2507
Veröffentlichung: Informa UK Limited, 2020
Medientyp: unknown
ISSN: 0974-780X (print) ; 0377-2063 (print)
DOI: 10.1080/03772063.2020.1713916
Schlagwort:
  • Heart disease
  • business.industry
  • Computer science
  • 020208 electrical & electronic engineering
  • Decision tree
  • 020206 networking & telecommunications
  • Computational intelligence
  • 02 engineering and technology
  • Disease
  • Machine learning
  • computer.software_genre
  • medicine.disease
  • Logistic regression
  • Computer Science Applications
  • Theoretical Computer Science
  • Random forest
  • Support vector machine
  • Naive Bayes classifier
  • 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
  • medicine
  • Artificial intelligence
  • Electrical and Electronic Engineering
  • business
  • computer
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: OpenAIRE

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

oder
oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

oder
oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.

xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
xxl 1366 -