Michael p osborne (35 resultados)

Cancer Prevention: Novel Nutrient and Pharmaceutical Developments (Annals of the New York Academy of Sciences, V. 889)
Bradlow, H. Leon [Editor]; Fishman, Jack [Editor]; Osborne, Michael P. [Editor];
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Editorial: McGraw-Hill Companies, The, 2004
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Idioma: Inglés
Editorial: McGraw-Hill, 2004
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Idioma: Inglés
Editorial: New York Academy of Sciences, New York, New York, U.S.A., 1995
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Idioma: Inglés
Editorial: McGraw-Hill, USA, 2004
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Idioma: Inglés
Editorial: McGraw-Hill, 2004
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Philosophical Perspectives On Psychiatric Diagnostic Classification
John Z. Sadler, Osborne P. Wiggins, Michael A. Schartz (edts)
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- Primera edición
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Ordering the Baptismal Priesthood: Theologies of Lay and Ordained Ministry
Susan K. Wood [Editor]; Michael Downey [Contributor]; Zeni Fox [Contributor]; Richard R. Gaillardetz [Contributor]; Aurelie A. Hagstrom [Contributor]; Kenan B. Osborne [Contributor]; Thomas P. Rausch [Contributor]; R. Kevin Seasoltz [Contributor];
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Hardback. Condición: New. Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.…

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Hardback. Condición: New. Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.…

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Condición: New. This text provides a first comprehensive introduction to probabilistic numerics, aimed at Masters and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. It contains extensive.