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首页> BMC medical informatics and decision making> Sparse multi-output Gaussian processes for online medical time series prediction.

Sparse multi-output Gaussian processes for online medical time series prediction.

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第一作者： Li-Fang,Cheng
第一单位： Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, USA.
作者： Li-Fang,Cheng [1] ; Bianca,Dumitrascu [2] ; Gregory,Darnell [2] ; Corey,Chivers [3] ; Michael,Draugelis [3] ; Kai,Li [4] ; Barbara E,Engelhardt [5]
作者单位： Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, USA. [1] Lewis-Sigler Institute, Princeton University, Princeton, NJ, USA. [2] University of Pennsylvania Health System, Philadelphia, PA, USA. [3] Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA. [4] Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA. bee@princeton.edu.;Center for Statistics and Machine Learning, Princeton University, Princeton, NJ, USA. bee@princeton.edu. [5]
关键词 Electronic health recordsGaussian processesSparse time seriesSpectral mixture kernel
医学主题词 算法(Algorithms);贝叶斯定理(Bayes Theorem);模型, 统计学(Models, Statistical);正态分布(Normal Distribution)
DOI 10.1186/s12911-020-1069-4
PMID 32641134
发布时间 2024-04-27
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BMC medical informatics and decision making

BMC medical informatics and decision making

2020年20卷1期

152页

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