Machine Learning in Healthcare Informatics
Language: English
Published by Springer, 2013
Series: Book 36 of 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Hardcover
- Used
Condition: Used - Fine
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Zustand: Sehr gut | Seiten: 344 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The book is a unique effort to represent a variety of techniques designed to represent, enhance, and empower multi-disciplinary and multi-institutional machine learning research in healthcare informatics. The book provides a unique compendium of current and emerging machine learning paradigms for healthcare informatics and reflects the diversity, complexity and the depth and breath of this multi-disciplinary area. The integrated, panoramic view of data and machine learning techniques can provide an opportunity for novel clinical insights and discoveries.
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- Title
- Machine Learning in Healthcare Informatics
- Author
- Unbekannt
- Publisher
- Springer
- Publication year
- 2013
- Condition
- Sehr gut
- Binding
- Hardcover
- Language
- English
- ISBN 10
- 3642400167
- ISBN 13
- 9783642400162
- Series
- Book 36 of 188: Intelligent Systems Reference Library
- Seller catalogs
- Bücher
The book is a unique effort to represent a variety of techniques designed to represent, enhance, and empower multi-disciplinary and multi-institutional machine learning research in healthcare informatics. The book provides a unique compendium of current and emerging machine learning paradigms for healthcare informatics and reflects the diversity, complexity and the depth and breath of this multi-disciplinary area. The integrated, panoramic view of data and machine learning techniques can provide an opportunity for novel clinical insights and discoveries.
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From the Back Cover
The book is a unique effort to represent a variety of techniques designed to represent, enhance, and empower multi-disciplinary and multi-institutional machine learning research in healthcare informatics. The book provides a unique compendium of current and emerging machine learning paradigms for healthcare informatics and reflects the diversity, complexity and the depth and breath of this multi-disciplinary area. The integrated, panoramic view of data and machine learning techniques can provide an opportunity for novel clinical insights and discoveries.
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