Machine Learning for Analyzing Non-Countermeasure Factors Affecting Early Spread of COVID-19.

Janko, Vito; Slapnicar, Gasper; Dovgan, Erik; Rescic, Nina; Kolenik, Tine; Gjoreski, Martin; Smerkol, Maj; Gams, Matjaz; Lustrek, Mitja

Janko, Vito; Slapnicar, Gasper; Dovgan, Erik; Rescic, Nina; Kolenik, Tine; Gjoreski, Martin; Smerkol, Maj; Gams, Matjaz; Lustrek, Mitja.

Afiliación

Janko V; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Slapnicar G; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Dovgan E; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Rescic N; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Kolenik T; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Gjoreski M; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Smerkol M; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Gams M; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Lustrek M; Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.

Int J Environ Res Public Health ; 18(13)2021 06 23.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34201618

Asunto(s)

COVID-19; Algoritmos; Humanos; Aprendizaje Automático; Pandemias; SARS-CoV-2

Palabras clave

COVID-19; feature correlation; feature significance; machine learning; risk factors

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: COVID-19 Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Int J Environ Res Public Health Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Eslovenia Pais de publicación: Suiza

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google