Shesop Healthcare：基于支持向量机核函数的应激与流感分类
计算机与社会
2016-07-19 v1 机器学习
摘要
Shesop 是一个集成系统，旨在使人类生活更轻松并在医疗保健方面帮助人们。应激和流感分类是 Shesop 在智能手表、Polar 和 Fitbit 等医疗设备上的应用的一部分。本论文的主要目的是对新数据进行分类并告知用户是否处于应激、抑郁、感染流感的状态。我们将使用在万隆收集的数月心率数据，分析数据并发现与应激和流感水平持续相关的心率方差。找到该变量后，将其作为输入用于支持向量机学习。我们将使用拉格朗日方法和核技术将 2D 数据转换为 3D 数据，以便在 3D 空间中使用线性分类。最终，我们可以使用机器学习的结果对新数据进行分类并立即获得最终结果：是否应激，是否流感。
引用
@article{arxiv.1607.04770,
title = {Shesop Healthcare: Stress and influenza classification using support vector machine kernel},
author = {Andrien Ivander Wijaya and Ary Setijadi Prihatmanto and Rifki Wijaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.04770},
year = {2016}
}
备注
Keywords: Heart Rate, RRI, Stress, Influenza, SVM, Classification