9780123704764 - probabilistic methods for bioinformatics: with an introduction to bayesian networks di neapolitan, richard e. (11 risultati)
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Condizione: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,950grams, ISBN:9780123704764.
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The Bayesian network is one of the most important architectures for representing and reasoning with multivariate probability distributions. When used in conjunction with specialized informatics, possibilities of real-world applications ar…e achieved. Probabilistic Methods for BioInformatics explains the application of probability and statistics, in particular Bayesian networks, to genetics. This book provides background material on probability, statistics, and genetics, and then moves on to discuss Bayesian networks and applications to bioinformatics. Rather than getting bogged down in proofs and algorithms, probabilistic methods used for biological information and Bayesian networks are explained in an accessible way using applications and case studies. The many useful applications of Bayesian networks that have been developed in the past 10 years are discussed. Forming a review of all the significant work in the field that will arguably become the most prevalent method in biological data analysis. 424 pp. Englisch.
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The Bayesian network is one of the most important architectures for representing and reasoning with multivariate probability distributions. When used in conjunction with specialized informatics, possibilities of real-world applications are ach…ieved. Probabilistic Methods for BioInformatics explains the application of probability and statistics, in particular Bayesian networks, to genetics. This book provides background material on probability, statistics, and genetics, and then moves on to discuss Bayesian networks and applications to bioinformatics. Rather than getting bogged down in proofs and algorithms, probabilistic methods used for biological information and Bayesian networks are explained in an accessible way using applications and case studies. The many useful applications of Bayesian networks that have been developed in the past 10 years are discussed. Forming a review of all the significant work in the field that will arguably become the most prevalent method in biological data analysis.
