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Machine Learning in Medicine Part Three

48,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.04.2017

Abbildungen

XIX, 41 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

224

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,4 cm

Gewicht

377 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-024-0260-5

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

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.04.2017

Abbildungen

XIX, 41 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

224

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,4 cm

Gewicht

377 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-024-0260-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Preface1            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