Szanowni Klienci, z przyczyn technicznych w dniu dzisiejszym obsługa klienta będzie nieczynna. Na wszystkie wiadomości odpowiemy w najbliższym dniu roboczym. Dziękujemy za zrozumienie.

Sprawdzić stan zamówienia

Zostań członkiem wspólnoty miłośników książek z całego świata i zyskaj mnóstwo korzyści. Załóż konto bezpłatnie

Darmowa dostawa z usługą Inpost oraz Orlen od 299.00 zł

DPD Kurier 12.99 zł Poczta Polska 18.99 zł Paczkomat 13.99 zł InPost Kurier 12.99 zł Punkt DPD 11.99 zł

Kontakt

Jak kupować

Pomoc

Moje konto

▸ Pusty :-(

Szanowni Klienci, z przyczyn technicznych w dniu dzisiejszym obsługa klienta będzie nieczynna. Na wszystkie wiadomości odpowiemy w najbliższym dniu roboczym. Dziękujemy za zrozumienie.

A Hybrid Gene Selection Techniques for Cancer Classification

Name: A Hybrid Gene Selection Techniques for Cancer Classification
Brand: LAP Lambert Academic Publishing
SKU: 16799473
Price: 138.76 PLN
Availability: InStock
Author: M. Anidha
ISBN: 9783330333864

M. Anidha

K. Premalatha

Język

Angielski

Książka Miękka

Kod Libristo: 16799473

Wydawnictwo LAP Lambert Academic Publishing, listopad 2016

Due to the high dimensionality of microarray gene expression data, feature selection is an important... Cały opis

Kod Libristo: 16799473

78 b

138.76 zł

Dostępna u dostawcy Wysyłamy za 5-8 dni

Nawet do 30 dni na zwrot

Klienci kupili także

La Picota Constancio Bernaldo de Quirós

Miękka

76.23 zł

Memorias del cautiverio y Costumbres, ritos y gobiernos de Berbería: según el relato de un jesuita del siglo XVII Tamayo y Velarde

Miękka

80.74 zł

Tha an 13 mh deisciobal The 13th Disciple(Scots Gaelic) Jeff and Mary Smith

Miękka

68.05 zł

Due to the high dimensionality of microarray gene expression data, feature selection is an important task which improves the performance of the classification in the area of cancer diagnosis. In this article, innovative methods are proposed for selecting highly informative gene subsets of gene expression data that effectively classify the cancer data into tumorous and non-tumorous. A novel technique to identify signature biomarkers is also discussed.