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Este livro fornece uma exploraçao aprofundada da forma como os algoritmos de aprendizagem automática podem ser aplicados eficazmente para detetar e classificar doenças cardíacas. Começando com uma visao geral das doenças cardiovasculares e do seu impacto global, o livro aprofunda as caraterísticas médicas essenciais e os conjuntos de dados relevantes para as doenças cardíacas. Em seguida, explora sistematicamente várias técnicas de aprendizagem automática - incluindo árvores de decisao, máquinas de vectores de suporte, redes neuronais, k-vizinhos mais próximos, métodos de conjunto e aprendizagem profunda - e os seus papéis na modelaçao preditiva. Cada capítulo inclui explicaçoes algorítmicas detalhadas, métricas de avaliaçao de modelos (como exatidao, precisao, recordaçao, pontuaçao F1 e ROC-AUC) e estudos de casos que utilizam conjuntos de dados publicamente disponíveis, como o conjunto de dados Cleveland Heart Disease. Este livro didático constitui um recurso valioso para estudantes, investigadores, cientistas de dados e profissionais de saúde.
