Unsupervised Learning Methods in Digital Phenotyping
Unsupervised Learning Methods in Digital Phenotyping
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798534671643
- DDC
- 574
- 저자명
- Liu, Gang.
- 서명/저자
- Unsupervised Learning Methods in Digital Phenotyping
- 발행사항
- [Sl] : Harvard University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 75 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Onnela, Jukka-Pekka.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Harvard University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Biostatistics
- 일반주제명
- Electrical engineering
- 일반주제명
- Information technology
- 일반주제명
- Sample size
- 일반주제명
- Quality of life
- 일반주제명
- Simulation
- 일반주제명
- Statistics
- 일반주제명
- Software
- 일반주제명
- Diabetes
- 일반주제명
- Random variables
- 일반주제명
- Sensors
- 일반주제명
- Wearable computers
- 일반주제명
- Methods
- 일반주제명
- Algorithms
- 일반주제명
- Mental health
- 일반주제명
- Time series
- 일반주제명
- COVID-19
- 키워드
- Accelerometer
- 키워드
- GPS
- 키워드
- Missing data
- 키워드
- Smartphone
- 기타저자
- Harvard University Biostatistics
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-02B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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