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Bayesian Networks in R: With Applications in Systems Biology
Buch 1 von 68: Use R!Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology (Use R!, 48)
Buch 1 von 68: Use R!Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology
Buch 1 von 68: Use R!Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 157 pages. 9.25x6.25x0.25 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Bayesian Networks in R | with Applications in Systems Biology | Radhakrishnan Nagarajan (u. a.) | Taschenbuch | Use R! | xiii | Englisch | 2013 | Humana | EAN 9781461464457 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Bayesian Networks in R : with Applications in Systems Biology
Buch 1 von 68: Use R!Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian Networks in R with Applications in Systems Biology is unique as it introduces the reader to the essential concepts in Bayesian network modeling and inference in conjunction with examples in the open-source statistical environment R. The level of sophistication is also gradually increased across the chapters with exercises and solutions for enhanced understanding for hands-on experimentation of the theory and concepts. The application focuses on systems biology with emphasis on modeling pathways and signaling mechanisms from high-throughput molecular data. Bayesian networks have proven to be especially useful abstractions in this regard. Their usefulness is especially exemplified by their ability to discover new associations in addition to validating known ones across the molecules of interest. It is also expected that the prevalence of publicly available high-throughput biological data sets may encourage the audience to explore investigating novel paradigms using theapproaches presented in the book.
