Malley james d d (25 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Verlag: Cambridge University Press 2011
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Verlag: Cambridge University Press 2011
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Softcover. Zustand: Sehr gut. Berlin, Springer (1986). gr.8°. IX, 146 p. Pbck. Lecture Notes on Statistics, 39.- Throughout browned.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Ritual and Memory: Toward a Comparative Anthropology of Religion (Volume 6) (Cognitive Science of Religion, 6)
Whitehouse, Harvey [Editor]; Laidlaw, James [Editor]; Peel, J.D.Y [Contributor]; Shankland, David [Contributor]; Bloch, Maurice [Contributor]; Malley, Brian [Contributor]; Bayly, Susan [Contributor]; Howe, Leo [Contributor]; (St. John's College, Gilbert Lewis [Contributor]; , Cambridge) [Contributor]; Goody, Jack [Contributor]; Højbjerg, Christian K. [Contributor];
Sprache: Englisch
Verlag: AltaMira Press 2004
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Verlag: Cambridge University Press 2011
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Zustand: 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 E…ducation (US: College). Dimension: 247 x 175 x 19. Weight in Grams: 596. . 2011. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Verlag: Cambridge Univ Pr 2011
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.61x6.85x0.87 inches. In Stock.
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Verlag: Altamira Pr 2004
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Paperback. Zustand: Brand New. illustrated edition. 230 pages. 8.75x5.75x0.75 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The clearest way into the Universe is through a forest wilderness. John MuIr As recently as 1970 the problem of obtaining optimal estimates for variance components in a mixed linear model with unbalanced data was considered a miasma of competing, gen…erally weakly motivated estimators, with few firm gUidelines and many simple, compelling but Unanswered questions. Then in 1971 two significant beachheads were secured: the results of Rao [1971a, 1971b] and his MINQUE estimators, and related to these but not originally derived from them, the results of Seely [1971] obtained as part of his introduction of the no~ion of quad ratic subspace into the literature of variance component estimation. These two approaches were ultimately shown to be intimately related by Pukelsheim [1976], who used a linear model for the com ponents given by Mitra [1970], and in so doing, provided a mathemati cal framework for estimation which permitted the immediate applica tion of many of the familiar Gauss-Markov results, methods which had earlier been so successful in the estimation of the parameters in a linear model with only fixed effects. Moreover, this usually enor mous linear model for the components can be displayed as the starting point for many of the popular variance component estimation tech niques, thereby unifying the subject in addition to generating answers.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Taschenbuch. Zustand: 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 t…hese 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.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press 2011
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Zustand: 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 E…ducation (US: College). Dimension: 253 x 174 x 24. Weight in Grams: 754. . 2011. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Verlag: Cambridge Univ Pr 2011
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 312 pages. 9.84x7.01x0.94 inches. In Stock.
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Verlag: Cambridge University Press 2011
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Buch. Zustand: 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 ty…pes 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.
Verlag: Springer-Verlag, Berlin 1986
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Softcover. Zustand: Very Good. 146 pages in very good condition. Pages are clean and unmarked. Bound in orange and black card covers with black titles. Lightly worn on the edges. VG. Book.
