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Scalable Pattern Recognition Algorithms: Applications in Computational Biology and Bioinformatics
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Scalable Pattern Recognition Algorithms: Applications in Computational Biology and Bioinformatics
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2014
ISBN 10: 3319056298 ISBN 13: 9783319056296
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2014 edition. 304 pages. 9.00x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Scalable Pattern Recognition Algorithms | Applications in Computational Biology and Bioinformatics | Pradipta Maji (u. a.) | Taschenbuch | xxii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319379654 | 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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Scalable Pattern Recognition Algorithms: Applications in Computational Biology and Bioinformatics
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 3319379658 ISBN 13: 9783319379654
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 328 pages. 9.25x6.10x0.77 inches. In Stock.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 328 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book addresses the need for a unified framework describing how soft computing and machine learning techniques can be judiciously formulated and used in building efficient pattern recognition models. The text reviews both established and cutting-edge research, providing a careful balance of theory, algorithms, and applications, with a particular emphasis given to applications in computational biology and bioinformatics. Features: integrates different soft computing and machine learning methodologies with pattern recognition tasks; discusses in detail the integration of different techniques for handling uncertainties in decision-making and efficiently mining large biological datasets; presents a particular emphasis on real-life applications, such as microarray expression datasets and magnetic resonance images; includes numerous examples and experimental results to support the theoretical concepts described; concludes each chapter with directions for future research and a comprehensive bibliography.
