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dc.contributor.authorMehennaoui, Abdelghani-
dc.contributor.authorDjouadi, Cherif-
dc.date.accessioned2022-02-24T13:24:47Z-
dc.date.available2022-02-24T13:24:47Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/12337-
dc.description.abstractLa d etection pr ematur ee des maladies cardiaques est l'un des facteurs les plus important qui font la di erence dans le traitement des maladies, et c'est pourquoi, le monde assiste ces derni eres ann ees a di erentes cr eations des m ethodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour pr edire les maladies des personnes avant qu'elles ne surviennent. Parmi les causes de mortalit e humaine, les maladies cardiaques font partie du podium, elles doivent donc ^etre d etect ees et traiter avant qu'elles ne se d eveloppent. Le but de notre travail est de d etecter les maladies cardiaques, on utilisant l'apprentissage automatique supervis e. Pour ce fait, nous avons utilis e plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique supervi e, pour trouver le meilleur mod ele pour un r esultat maximal Dans notre etude, nous avons sugg er e d'am eliorer l'algorithme du K le plus proche voisin, qui etait le meilleur algorithme de d etection. Nous avons pu prouver l'e cacit e de notre algorithme am elior e apr es avoir utilis e le m^eme ensemble de donn ees et obtenu de meilleurs r esultats que les autres algorithmes d'apprentissage automatique supervis esen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisheruniversité akli mohand oulhadj-bouiraen_US
dc.subjectapprentissage automatique ; foret aleatoireen_US
dc.subjectregression logistiqueen_US
dc.titleLa prediction des maladies cardiaques a l'aide des techniques d'apprentissage automatiqueen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires Master

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