9789400795129 - machine learning in medicine: part two di cleophas, ton j. j.; zwinderman, aeilko h. (16 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning is concerned with the analysis of large data and multiple variables. However, it is also often more sensitive than traditional statistical methods to analyze small data. The first volume reviewed subjects like optimal scaling, neu…ral networks, factor analysis, partial least squares, discriminant analysis, canonical analysis, and fuzzy modeling. This second volume includes various clustering models, support vector machines, Bayesian networks, discrete wavelet analysis, genetic programming, association rule learning, anomaly detection, correspondence analysis, and other subjects.Both the theoretical bases and the step by step analyses are described for the benefit of non-mathematical readers. Each chapter can be studied without the need to consult other chapters. Traditional statistical tests are, sometimes, priors to machine learning methods, and they are also, sometimes, used as contrast tests. To those wishing to obtain more knowledge of them, we recommend to additionally study (1) Statistics Applied to Clinical Studies 5th Edition 2012, (2) SPSS for Starters Part One and Two 2012, and (3) Statistical Analysis of Clinical Data on a Pocket Calculator Part One and Two 2012, written by the same authors, and edited by Springer, New York.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning in Medicine | Part Two | Ton J. Cleophas (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9789400795129 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning is concerned with the analysis of large data and multiple variables. However, it is also often more sensitive than traditional statistical methods to analyze small data. The first volume reviewed subjects like opti…mal scaling, neural networks, factor analysis, partial least squares, discriminant analysis, canonical analysis, and fuzzy modeling. This second volume includes various clustering models, support vector machines, Bayesian networks, discrete wavelet analysis, genetic programming, association rule learning, anomaly detection, correspondence analysis, and other subjects.Both the theoretical bases and the step by step analyses are described for the benefit of non-mathematical readers. Each chapter can be studied without the need to consult other chapters. Traditional statistical tests are, sometimes, priors to machine learning methods, and they are also, sometimes, used as contrast tests. To those wishing to obtain more knowledge of them, we recommend to additionally study (1) Statistics Applied to Clinical Studies 5th Edition 2012, (2) SPSS for Starters Part One and Two 2012, and (3) Statistical Analysis of Clinical Data on a Pocket Calculator Part One and Two 2012, written by the same authors, and edited by Springer, New York. 248 pp. Englisch.
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Electronic health records of modern health facilities, are increasingly complex and systematic assessment of these records is virtually impossible without special computationally intensive methods Clinicians and othe…r health professionals are n.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine learning is concerned with the analysis of large data and multiple variables. However, it is also often more sensitive than traditional statistical methods to analyze small data. The first volume reviewed subjects like optimal…scaling, neural networks, factor analysis, partial least squares, discriminant analysis, canonical analysis, and fuzzy modeling. This second volume includes various clustering models, support vector machines, Bayesian networks, discrete wavelet analysis, genetic programming, association rule learning, anomaly detection, correspondence analysis, and other subjects.Both the theoretical bases and the step by step analyses are described for the benefit of non-mathematical readers. Each chapter can be studied without the need to consult other chapters. Traditional statistical tests are, sometimes, priors to machine learning methods, and they are also, sometimes, used as contrast tests. To those wishing to obtain more knowledge of them, we recommend to additionally study (1) Statistics Applied to Clinical Studies 5th Edition 2012, (2) SPSS for Starters Part One and Two 2012, and (3) Statistical Analysis of Clinical Data on a Pocket Calculator Part One and Two 2012, written by the same authors, and edited by Springer, New York.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 248 pp. Englisch.
