Statistical Learning for Biomedical Data (Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology) - Tapa dura
Libro 4 de 8: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
Sinopsis
This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures.
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Acerca de los autores
James D. Malley is a Research Mathematical Statistician in the Mathematical and Statistical Computing Laboratory, Division of Computational Bioscience, Center for Information Technology, at the National Institutes of Health.
Karen G. Malley is president of Malley Research Programming, Inc. in Rockville, Maryland, providing statistical programming services to the pharmaceutical industry and the National Institutes of Health. She also serves on the global council of the Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) user network, and the steering committee of the Washington, DC area CDISC user network.
Sinisa Pajevic is a Staff Scientist in the Mathematical and Statistical Computing Laboratory, Division of Computational Bioscience, Center for Information Technology, at the National Institutes of Health.
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Statistical Learning for Biomedical Data (Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology)
Publicado por
Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521875803
ISBN 13: 9780521875806
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Librería: Prior Books Ltd, Cheltenham, Reino Unido
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Hardcover. Condición: Like New. First Edition. Firm, square and tight with sturdy hinges, just showing a few minor bumps and some mild cosmetic wear. Hence a non-text page is stamped 'damaged'. Despite such this book is in nearly new condition. Thus the contents are crisp, fresh and clean. Offered for sale at a very sensible price. Nº de ref. del artículo: 117849
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Statistical Learning for Biomedical Data (Hardcover)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2011
ISBN 10: 0521875803
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. This book is for anyone who has biomedical data and needs to identify variables that predict an outcome, for two-group outcomes such as tumor/not-tumor, survival/death, or response from treatment. Statistical learning machines are ideally suited to these types of prediction problems, especially if the variables being studied may not meet the assumptions of traditional techniques. Learning machines come from the world of probability and computer science but are not yet widely used in biomedical research. This introduction brings learning machine techniques to the biomedical world in an accessible way, explaining the underlying principles in nontechnical language and using extensive examples and figures. The authors connect these new methods to familiar techniques by showing how to use the learning machine models to generate smaller, more easily interpretable traditional models. Coverage includes single decision trees, multiple-tree techniques such as Random Forests, neural nets, support vector machines, nearest neighbors and boosting. Biomedical researchers need machine learning techniques to make predictions such as survival/death or response to treatment when data sets are large and complex. This highly motivating introduction to these machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures, and connects these new methods to familiar techniques. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780521875806
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Statistical Learning for Biomedical Data
Impresión bajo demandaLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.84x7.01x0.94 inches. In Stock. This item is printed on demand. Nº de ref. del artículo: __0521875803
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Statistical Learning for Biomedical Data (Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology)
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Cambridge University Press, 2011
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Condición: New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 253 x 174 x 24. Weight in Grams: 754. . 2011. 1st Edition. hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9780521875806
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. This book is for anyone who has biomedical data and needs to identify variables that predict an outcome, for two-group outcomes such as tumor/not-tumor, survival/death, or response from treatment. Statistical learning machines are ideally suited to these types of prediction problems, especially if the variables being studied may not meet the assumptions of traditional techniques. Learning machines come from the world of probability and computer science but are not yet widely used in biomedical research. This introduction brings learning machine techniques to the biomedical world in an accessible way, explaining the underlying principles in nontechnical language and using extensive examples and figures. The authors connect these new methods to familiar techniques by showing how to use the learning machine models to generate smaller, more easily interpretable traditional models. Coverage includes single decision trees, multiple-tree techniques such as Random Forests, neural nets, support vector machines, nearest neighbors and boosting. Biomedical researchers need machine learning techniques to make predictions such as survival/death or response to treatment when data sets are large and complex. This highly motivating introduction to these machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures, and connects these new methods to familiar techniques. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780521875806
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Statistical Learning for Biomedical Data (Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology)
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Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521875803
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Condición: New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 253 x 174 x 24. Weight in Grams: 754. . 2011. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Nº de ref. del artículo: V9780521875806
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Statistical Learning for Biomedical Data
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Cambridge University Press CUP, 2011
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Statistical Learning for Biomedical Data
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.84x7.01x0.94 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: x-0521875803
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