Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

Data driven computational neuroscience machine von bielza concha (3 Ergebnisse)

Autor: 
Titel: 
Mit der Detailsuche verfeinern
  • Sprache: Englisch

    Verlag: CAMBRIDGE, 2020

    110849370X / 9781108493703

    • Hardcover

    Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 122,24

    EUR 48,99 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Zustand: New. Data-driven computational neuroscience facilitates the transformation of data into insights into the structure and functions of the brain. This modern treatment of real world cases offers neuroscience researchers and graduate students a comprehensive, in-de.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Cambridge Univ Pr, 2020

    110849370X / 9781108493703

    • Hardcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 163,81

    EUR 23,88 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Hardcover. Zustand: Brand New. 700 pages. 10.00x7.00x1.75 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Cambridge University Press Jan 2021, 2021

    110849370X / 9781108493703

    • Hardcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 164,19

    EUR 45,48 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Buch. Zustand: Neu. Neuware - Data-driven computational neuroscience facilitates the transformation of data into insights into the structure and functions of the brain. This introduction for researchers and graduate students is the first in-depth, comprehensive treatment of statistical and machine learning methods for neuroscience. The methods are demonstrated through case studies of real problems to empower readers to build their own solutions. The book covers a wide variety of methods, including supervised classification with non-probabilistic models (nearest-neighbors, classification trees, rule induction, artificial neural networks and support vector machines) and probabilistic models (discriminant analysis, logistic regression and Bayesian network classifiers), meta-classifiers, multi-dimensional classifiers and feature subset selection methods. Other parts of the book are devoted to association discovery with probabilistic graphical models (Bayesian networks and Markov networks) and spatial statistics with point processes (complete spatial randomness and cluster, regular and Gibbs processes). Cellular, structural, functional, medical and behavioral neuroscience levels are considered.…