Список
 [ADDIN Mendeley Bibliography CSL_BIBLIOGRAPHY 1] Breiman L. Random forests // Mach. Learn. 2001. Т. 45. № 1. С. 5–32. [2] Mason L. и др. Boosting Algorithms as Gradient Descent // 2000. [3] Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). [4] Chawla N. V и др. SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. , 2002. 321–357 с. [5] Кузьмишкина А. и др. Выбор объектов для обучения в условиях сильной несбалансированности классов. [6] Sun B. и др. SuperTML: Two-Dimensional Word Embedding for the Precognition on Structured Tabular Data. , 2019. [7] Popov S., Morozov S., Babenko A. Neural Oblivious Decision Ensembles for Deep Learning on Tabular Data // 2019. [8] Lee H. C. и др. Prediction of 1-Year Mortality from Acute Myocardial Infarction Using Machine Learning // Am. J. Cardiol. 2020. Т. 133. С. 23–31. [9] Shouval R. и др. Machine learning for prediction of 30-day mortality after ST elevation myocardial infraction: An Acute Coronary Syndrome Israeli Survey data mining study // Int. J. Cardiol. 2017. Т. 246. С. 7–13. [10] Piros P. и др. Comparing machine learning and regression models for mortality prediction based on the Hungarian Myocardial Infarction Registry // Knowledge-Based Syst. 2019. Т. 179. С. 1–7. [11] Mansoor H. и др. Risk prediction model for in-hospital mortality in women with ST-elevation myocardial infarction: A machine learning approach // Hear. Lung J. Acute Crit. Care. 2017. Т. 46. № 6. С. 405–411. [12] Bansal A. и др. MACHINE LEARNING TECHNIQUES TO PREDICT IN-HOSPITAL CARDIOVASCULAR OUTCOMES IN ELDERLY PATIENTS PRESENTING WITH ACUTE MYOCARDIAL INFARCTION // J. Am. Coll. Cardiol. 2020. Т. 75. № 11. С. 3603. [13] Ibrahim K. S. и др. Preliminary Study on Application of Machine Learning Method in Predicting Survival Versus Non-Survival after Myocardial Infarction in Malaysian Population // Int. J. Cardiol. 2018. Т. 273. С. 8.
Machine Learning — это метод обучения, который использует машинное обучение для извлечения информации из данных. В статье рассказывается о том, как машинное обучение может быть использовано для прогнозирования смертности от различных заболеваний.