Machine learning statistical applications (141 resultados)
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Hardback or Cased Book. Condición: New. Statistical Data Modeling and Machine Learning with Applications. Book.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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paperback. Condición: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Condición: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Condición: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Condición: New.
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Hardback. Condición: New.
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HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Condición: New.
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HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Condición: New.
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2026
Serie: Libro 112 de 126 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical and machine learning approaches play an increasingly important role in biomedical research. In the absence of fundamental (first principle-based) models, or because of the computational complexity of such models, statistical and machine learning approaches are being used to identify interesting structures in the data (e.g. patterns in gene expression profiles), correlate these patterns and other 'input' attributes with (e.g. medically) relevant outcomes, and to develop predictors that can generalize from known data and make predictions for new data instances. Examples of important applications include structural bioinformatics, in which one of the goals is to predict elements of protein structure from amino acid sequence, or microarray gene expression profiling, in which the goal is to discover interesting patterns in gene expression data and correlate them with clinically relevant phenotypes. This volume includes papers submitted to the BIT 2005 workshop on the Applications of Machine and Statistical Learning Methods in Bioinformatics that took place in September 2005 in Torun, Poland.…
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Condición: New. In English.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2026
Serie: Libro 112 de 126 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Paperback. Condición: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Hardback. Condición: New.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Applications of Statistical and Machine Learning Methods in Bioinformatics | Jaroslaw Meller (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | Peter Lang | EAN 9783631562215 | Verantwortliche Person für die EU: Kolibri 360 GmbH, Ettore-Bugatti-Str. 6-14, 51149 Köln, produktsicherheit[at]kolibri360[dot]de | Anbieter: preigu. …
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, Cham, 2024
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book offers a leisurely introduction to the concepts and methods of machine learning. Readers will learn about classification trees, Bayesian learning, neural networks and deep learning, the design of experiments, and related methods. For ease of reading, technical details are avoided as far as possible, and there is a particular emphasis on applicability, interpretation, reliability and limitations of the data-analytic methods in practice. To cover the common availability and types of data in engineering, training sets consisting of independent as well as time series data are considered. To cope with the scarceness of data in industrial problems, augmentation of training sets by additional artificial data, generated from physical models, as well as the combination of machine learning and expert knowledge of engineers are discussed.The methodological exposition is accompanied by several detailed case studies based on industrial projects covering a broad range of engineering applications from vehicle manufacturing, process engineering and design of materials to optimization of production processes based on image analysis.The focus is on fundamental ideas, applicability and the pitfalls of machine learning in industry and science, where data are often scarce. Requiring only very basic background in statistics, the book is ideal for self-study or short courses for engineering and science students. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
