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Machine Learning for Microbiome Statistics (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Dr. Yinglin Xia is a Clinical Professor in the Department of Medicine at the University of Illinois Chicago. He has published six books on statistical analysis of microbiome and metabolomics data and more than 180 statistical methodology and research pap.
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Machine Learning for Microbiome Statistics
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - Machine learning fundamentally learns from the past experiences (seen data) to make predictions about future (unseen data). Predictions in nature are often uncertain. Microbiome data have unique characteristics, including high-dimensionality, over-dispersion, sparsity and zero-inflation, and heterogeneity. Thus, machine learning involving microbiome data for predicting the outcome of phenotypes is even more uncertain than learning those data from other fields. Machine Learning for Microbiome Statistics poses many challenges for evaluating the prediction performance using appropriate metrics and independent data validation.
