Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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(TM), neural nets, support vector machines, nearest neighbors and boosting.

N� de ref. del art�culo 9780521699099

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Statistical Learning for Biomedical Data
Editor: Cambridge University Press
Fecha de publicaci�n: 2011
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 0521699096
ISBN 13: 9780521699099
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 244�mil�metros de ancho por 170 de alto por 16 de largo
Peso: 522 gramos

Acerca de

Sinopsis

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.

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.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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