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Machine Learning in Medicine Part Three

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

11.12.2013

Abbildungen

XIX, 41 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

224

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,9 cm

Gewicht

526 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-7868-9

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“This book is excellent. It is valuable source of a basic understanding of novel machine learning methods of clinical data analysis and can be used as a reference by students and teachers of epidemiology, statistics and biostatistics, computer and social scientists, and clinical investigators.” (Vedang J. Bhavsar, Doody’s Book Reviews, March, 2014)

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

11.12.2013

Abbildungen

XIX, 41 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

224

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,9 cm

Gewicht

526 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-7868-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Preface
    1            Introduction to Machine Learning Part Three                                                                                                                                                               
    2            Evolutionary Operations                                               
    3             Multiple Treatments                                                                                        
    4             Multiple Endpoints                                                                                          
    5             Optimal Binning                                                                               
    6             Exact P-Values                                                                                                 
    7             Probit Regression                                                                                              
    8             Over-dispersion                                                                                                
    9             Random Effects                                                                                              
    10           Weighted Least Squares                                                                                   
    11           Multiple Response Sets                                                                                  
    12           Complex Samples                                                                                            
    13           Runs Tests                                                                                                        
    14           Decision Trees                                                                                                    15           Spectral Plots                                                                                                    
    16           Newton's Methods                                                                                            
    17           Stochastic Processes, Stationary Markov Chains                                     
    18           Stochastic Processes, Absorbing Markov Chains                                      
    19           Conjoint Models                                                                              
    20           Machine Learning and Unsolved Questions                               
    Index