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9781609605575 - Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations di Okun, Oleg (9 risultati)
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations
Lingua: Inglese
Editore: Medical Info Science Reference, 2011
ISBN 10: 1609605578 ISBN 13: 9781609605575
Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 133,76
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations
Lingua: Inglese
Editore: Medical Info Science Reference, 2011
ISBN 10: 1609605578 ISBN 13: 9781609605575
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 237,41
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 235,86
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 247,10
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 259,61
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations
Lingua: Inglese
Editore: Medical Information Science Reference, 2011
ISBN 10: 1609605578 ISBN 13: 9781609605575
EUR 259,89
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers a unique perspective on machine learning aspects of microarray gene expression based cancer classification. This multidisciplinary text is at the intersection of computer science and biology and, as a result, can be used as a reference book by resear.
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics | Algorithmic Classification and Implementations
Lingua: Inglese
Editore: Medical Information Science Reference, 2011
ISBN 10: 1609605578 ISBN 13: 9781609605575
EUR 269,40
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics | Algorithmic Classification and Implementations | Oleg Okun | Buch | Gebunden | Englisch | 2011 | Medical Information Science Reference | EAN 9781609605575 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics : Algorithmic Classification and Implementations
Lingua: Inglese
Editore: Medical Information Science Reference, 2011
ISBN 10: 1609605578 ISBN 13: 9781609605575
EUR 323,91
Spedizione EUR 65,27
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine learning is the branch of artificial intelligence whose goal is to develop algorithms that add learning capabilities to computers. Ensembles are an integral part of machine learning. A typical ensemble includes several algorithms performing the task of prediction of the class label or the degree of class membership for a given input presented as a set of measurable characteristics, often called features. Feature Selection and Ensemble Methods for Bioinformatics: Algorithmic Classification and Implementations offers a unique perspective on machine learning aspects of microarray gene expression based cancer classification. This multidisciplinary text is at the intersection of computer science and biology and, as a result, can be used as a reference book by researchers and students from both fields. Each chapter describes the process of algorithm design from beginning to end and aims to inform readers of best practices for use in their own research.
