Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/82724
Название: Machine Learning Technologies and Psychological Testing of Pre-School and Primary School-Aged Children in Diagnostics of Perinatal Affection of the Central Nervous System
Авторы: Piyanzin, A.
Ashkinadze, A.
Akinina, Z.
Romanova, O.
Дата публикации: 2018
Издатель: Knowledge E
Библиографическое описание: Machine Learning Technologies and Psychological Testing of Pre-School and Primary School-Aged Children in Diagnostics of Perinatal Affection of the Central Nervous System / A. Piyanzin, A. Ashkinadze, Z. Akinina, O. Romanova // The Fifth International Luria Memorial Congress «Lurian Approach in International Psychological Science» (Ekaterinburg, Russia, 13–16 October, 2017). – Dubai : Knowledge E, 2018. – KnE Life Sciences, 4 (8). – pp. 750-753. – DOI 10.18502/kls.v4i8.3332
Аннотация: The present study deals with computer-assisted learning technologies used for the analysis of psychological test results of children to diagnosis perinatal affection of the central nervous system. The mathematical models of logistic regression and gradient boosting give the best results within the accuracy of 81%.
Ключевые слова: MACHINE LEARNING
CHILDREN
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
PERINATAL AFFECTION
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/82724
Условия доступа: Creative Commons Attribution License
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Конференция/семинар: The Fifth International Luria Memorial Congress «Lurian Approach in International Psychological Science»
Дата конференции/семинара: 13.10.2017-16.10.2017
ISSN: 2413-0877
DOI: 10.18502/kls.v4i8.3332
Источники: The Fifth International Luria Memorial Congress «Lurian Approach in International Psychological Science». — Ekaterinburg, 2018
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
luria_2018_076.pdf314,18 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons