Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier Sameday 24.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Sequence Classification Using Support Vector Machines

Name: Sequence Classification Using Support Vector Machines
Brand: VDM Verlag
SKU: 06842607
Price: 262.51 RON
Availability: InStock
Author: Thomas Otzasek
ISBN: 9783639356335

Inferring Relationships Between Gene Activation and Yeast Metabolic Cycles

Thomas Otzasek

Limba

engleză

Carte Carte broșată

Codul Libristo: 06842607

Editura VDM Verlag, mai 2011

This book is about classification of nucleotide chains from yeast metabolic cycle data. First of all... Descrierea completă

Codul Libristo: 06842607

121 b

262.51 lei

La editor doar la comandă Expediem în 17-27 zile

30 de zile pentru retur bunuri

Clienții au cumpărat de asemenea

Les Régions de France Sandrine Mirza

Copertă tare

61.19 lei

Previsioni contenute nella relazione intermedia Hannah Derks

Carte broșată

198.39 lei

okilele PONTI

Carte broșată

47.74 lei

Valdesaz y San Macario : origen, permanencia y cambio de una relación centenaria Jesús María López Sotillo

Carte broșată

161.69 lei

Comportements Sociolinguistiques de "migrants Hautement Qualifi s" Elisabeth Reiser-Bello Zago

Carte broșată

243.32 lei

Le Routage Intelligent Dans Les R seaux Mobiles Ad Hoc Salim Bitam

Carte broșată

193.90 lei

This book is about classification of nucleotide chains from yeast metabolic cycle data. First of all, the goals and the data set will be explained. After that an introduction in classification tasks, machine learning and support vector machines will be given and the so called Motif-Kernel will be introduced. Furthermore, all used techniques will be explained in detail. Another very important part of this book is the statistical analysis of the data set and of the results. The results of the different methods will be compared and discussed in detail. The last chapter is a short summary of the results.