Statistical learning biomedical data (40 résultats)
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press CUP, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
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Edité par Cambridge University Press, 2011
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
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Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
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Edité par Cambridge University Press, 2011
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Edité par Cambridge University Press, 2011
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Edité par Cambridge University Press, 2011
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Etat : New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Edu…cation (US: College). Dimension: 247 x 175 x 19. Weight in Grams: 596. . 2011. Illustrated. paperback. . . . .
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Etat : As New. Unread book in perfect condition.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Etat : New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Edu…cation (US: College). Dimension: 247 x 175 x 19. Weight in Grams: 596. . 2011. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Langue : anglais
Edité par Cambridge Univ Pr, 2011
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Paperback. Etat : Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.61x6.85x0.87 inches. In Stock.
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Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Taschenbuch. Etat : Neu. 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 the…se 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.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
- Couverture rigide
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
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EUR 156,29
Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 153,22
EUR 13,96 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
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Vendeur : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandeKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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EUR 164,10
EUR 9,50 expéditionExpédition depuis Irlande vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Edu…cation (US: College). Dimension: 253 x 174 x 24. Weight in Grams: 754. . 2011. 1st Edition. hardcover. . . . .
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
- Couverture rigide
Vendeur : Kennys Bookstore, Olney, MD, Etats-UnisKennys Bookstore
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EUR 207,78
EUR 9,16 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. This highly motivating introduction to statistical learning machines explains underlying principles in nontechnical language, using many examples and figures. Series: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology. Num Pages: 298 pages, 47 b/w illus. 25 tables. BIC Classification: MBNS. Category: (U) Tertiary Edu…cation (US: College). Dimension: 253 x 174 x 24. Weight in Grams: 754. . 2011. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press CUP, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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EUR 215,07
EUR 3,48 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. pp. 298 Index.
Langue : anglais
Edité par Cambridge Univ Pr, 2011
Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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EUR 208,76
EUR 14,57 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.84x7.01x0.94 inches. In Stock.
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Série : Livre 4 sur 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology
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EUR 210,00
EUR 63,50 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. 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 type…s 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.
