Isbn: 9786207447671 - machine learning strategies for type 2 diabetes classification: a monograph (8 resultados)

ISBN
Refinar con la Búsqueda avanzada

Filtrar la búsqueda

  • Libros (8)

  • Nuevo (8)

a

Intervalo de precios personalizado (EUR)

a

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda

      Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle

      Vendedor de 4 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 57,97

      Envío por EUR 3,43 
      Se envía dentro de Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 4 disponibles

      Condición: New.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda

      Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu

      Vendedor de 5 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 39,45

      Envío por EUR 70,00 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 5 disponibles

      Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning Strategies for Type 2 Diabetes Classification | A monograph | M. S. Roobini (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207447671 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books

      Vendedor de 4 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 56,05

      Envío por EUR 7,57 
      Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 4 disponibles

      Condición: New. Print on Demand.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2023, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

      Vendedor de 5 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 43,90

      Envío por EUR 23,00 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 2 disponibles

      Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 64 pp. Englisch.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios

      Vendedor de 4 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 57,99

      Envío por EUR 9,95 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 4 disponibles

      Condición: New. PRINT ON DEMAND.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH

      Vendedor de 5 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 46,08

      Envío por EUR 30,50 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 1 disponibles

      Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The rise in Type 2 Diabetes cases has fueled research in robust diagnostic systems. Machine learning integration enhances these systems by analyzing diverse datasets and addressing associated complications like obesity, poor habits, and hypertension. Early detection is crucial, given the severe health implications. ML, paired with natural language processing, aids in prognosis, diagnosis, and prevention plans. Using the PIDD dataset (768 samples, 16 attributes), this research focuses on predicting diabetes with an expanded characteristic set. Pre-processing involves normalization, balancing with SMOTE, and completeness checks to improve model accuracy. Overall, this study emphasizes ML's pivotal role in advancing Type 2 Diabetes understanding and predictive capabilities through meticulous methodologies and dataset selection.

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP Lambert Academic Publishing, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna

      Vendedor de 5 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 37,23

      Envío por EUR 48,99 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

      Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The rise in Type 2 Diabetes cases has fueled research in robust diagnostic systems. Machine learning integration enhances these systems by analyzing diverse datasets and addressing associated complications like obesity, poor habits, and hypertension. Early .

    • Idioma: Inglés

      Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2023, 2023

      6207447670 / 9786207447671

      • Tapa blanda
      • Impresión bajo demanda

      Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

      Vendedor de 5 estrellas
      Contactar con el vendedor

      Condición: Nuevo

      EUR 43,90

      Envío por EUR 60,00 
      Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

      Cantidad disponible: 1 disponibles

      Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The rise in Type 2 Diabetes cases has fueled research in robust diagnostic systems. Machine learning integration enhances these systems by analyzing diverse datasets and addressing associated complications like obesity, poor habits, and hypertension. Early detection is crucial, given the severe health implications. ML, paired with natural language processing, aids in prognosis, diagnosis, and prevention plans. Using the PIDD dataset (768 samples, 16 attributes), this research focuses on predicting diabetes with an expanded characteristic set. Pre-processing involves normalization, balancing with SMOTE, and completeness checks to improve model accuracy. Overall, this study emphasizes ML's pivotal role in advancing Type 2 Diabetes understanding and predictive capabilities through meticulous methodologies and dataset selection.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch.