Statistical modeling machine learning de moses alan (30 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Apple Academic Press Inc., 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Taylor & Francis, 2019
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Taschenbuch. Condición: Neu. Statistical Modeling and Machine Learning for Molecular Biology | Alan Moses | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2016 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9781482258592 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: pre…igu.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman & Hall, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC 2017-07-27, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Molecular biologists are performing increasingly large and complicated experiments, but often have little background in data analysis. The book is devoted to teaching the statistical and computational techniques molecular biologists need to analyze their data. It explains the big-picture con…cepts in data analysis using a wide variety of real-world molecular biological examples such as eQTLs, ortholog identification, motif finding, inference of population structure, protein fold prediction and many more. The book takes a pragmatic approach, focusing on techniques that are based on elegant mathematics yet are the simplest to explain to scientists with little background in computers and statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: CRC Press, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Gebunden. Condición: New. Alan M Moses is currently Associate Professor and Canada Research Chair in Computational Biology in the Departments of Cell & Systems Biology and Computer Science at the University of Toronto. His research touches on many of the major areas in computational.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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- Primera edición
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Condición: New. 2017. 1st Edition. hardcover. . . . . .
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Editorial: Taylor & Francis, 2017
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
- Tapa dura
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Condición: New. 2017. 1st Edition. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
- Tapa dura
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Molecular biologists are performing increasingly large and complicated experiments, but often have little background in data analysis. The book is devoted to teaching the statistical and computational techniques molecular biologists need to analyze their data. It explains the big-picture con…cepts in data analysis using a wide variety of real-world molecular biological examples such as eQTLs, ortholog identification, motif finding, inference of population structure, protein fold prediction and many more. The book takes a pragmatic approach, focusing on techniques that are based on elegant mathematics yet are the simplest to explain to scientists with little background in computers and statistics. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC Dez 2016, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Molecular biologists are performing increasingly large and complicated experiments, but often have little background in data analysis. The book is devoted to teaching the statistical and computational techniques molecular biologists… need to analyze their data. It explains the big-picture concepts in data analysis using a wide variety of real-world molecular biological examples such as eQTLs, ortholog identification, motif finding, inference of population structure, protein fold prediction and many more. The book takes a pragmatic approach, focusing on techniques that are based on elegant mathematics yet are the simplest to explain to scientists with little background in computers and statistics. 282 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
- Tapa blanda
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Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de AmericaPBShop.store US
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Idioma: Inglés
Editorial: Apple Academic Press Inc., 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Paperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
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Editorial: CRC Press, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino UnidoPBShop.store UK
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Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2016
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
- Tapa blanda
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Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 39 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Molecular biologists are performing increasingly large and complicated experiments, but often have little background in data analysis. The book is devoted to teaching the statistical and computational techniques molecular biologists need… to analyze their data. It explains the big-picture concepts in data analysis using a wide variety of real-world molecular biological examples such as eQTLs, ortholog identification, motif finding, inference of population structure, protein fold prediction and many more. The book takes a pragmatic approach, focusing on techniques that are based on elegant mathematics yet are the simplest to explain to scientists with little background in computers and statistics.
