2001, ISBN: 9781402001369
Springer-Verlag New York Inc. Broché, Auflage: Softcover reprint of the original 1st ed. 2001, 391 Seiten, Publiziert: 2001-11-30T00:00:01Z, Produktgruppe: Livre, 2.82 kg, Livres anglais … Mehr…
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2007, ISBN: 9781402001369
Springer, Taschenbuch, Auflage: Softcover reprint of the original 1st ed. 2001, 416 Seiten, Publiziert: 2007-10-24T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 2.82 kg, Programmierung & Webdesign, Com… Mehr…
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2001, ISBN: 1402001363
[EAN: 9781402001369], Nouveau livre, [SC: 8.08], [PU: Springer-Verlag New York Inc.], This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days, Books
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
Autor: | |
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ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Hidden Markov Models for Bioinformatics
EAN (ISBN-13): 9781402001369
ISBN (ISBN-10): 1402001363
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2007
Herausgeber: Springer-Verlag New York Inc.
416 Seiten
Gewicht: 0,620 kg
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2008-01-30T12:11:56+01:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-07-04T13:44:34+02:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 9781402001369
ISBN - alternative Schreibweisen:
1-4020-0136-3, 978-1-4020-0136-9
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: koski
Titel des Buches: hidden markov models for bioinformatics, hidden value
Daten vom Verlag:
Autor/in: T. Koski
Titel: Computational Biology; Hidden Markov Models for Bioinformatics
Verlag: Springer; Springer Netherland
391 Seiten
Erscheinungsjahr: 2001-11-30
Dordrecht; NL
Sprache: Englisch
149,79 € (DE)
153,99 € (AT)
165,50 CHF (CH)
Available
XVII, 391 p.
BC; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; CON_D023; Statistics; Mathematical and Computational Biology; Artificial Intelligence; Animal Anatomy; DV-gestützte Biologie/Bioinformatik; Künstliche Intelligenz; Zoologie und Tierwissenschaften; BB; EA
1 Prerequisites in probability calculus.- 2 Information and the Kullback Distance.- 3 Probabilistic Models and Learning.- 4 EM Algorithm.- 5 Alignment and Scoring.- 6 Mixture Models and Profiles.- 7 Markov Chains.- 8 Learning of Markov Chains.- 9 Markovian Models for DNA sequences.- 10 Hidden Markov Models an Overview.- 11 HMM for DNA Sequences.- 12 Left to Right HMM for Sequences.- 13 Derin’s Algorithm.- 14 Forward—Backward Algorithm.- 15 Baum—Welch Learning Algorithm.- 16 Limit Points of Baum-Welch.- 17 Asymptotics of Learning.- 18 Full Probabilistic HMM.Weitere, andere Bücher, die diesem Buch sehr ähnlich sein könnten:
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