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Band 414 - 12%

Intelligent Data Analysis in Medicine and Pharmacology

Aus der Reihe The Springer International Series in Engineering and Computer Science
12% sparen

187,99 € UVP 213,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.10.2012

Herausgeber

Nada Lavrač + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

310

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

511 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7775-7

Beschreibung

Portrait

Prof. Dr. Nada Lavrac heads the Department of Knowledge Technologies at the Jo ef Stefan Institute in Ljubljana. She is the author and editor of several books and proceedings in the field of data mining and machine learning, and she has chaired or served on the boards of the main related journals and conferences. Her research interests include machine learning, data mining, and inductive logic programming, and related applications in medicine, public health, bioinformatics, and the management of virtual enterprises. In 1997 she was awarded the Ambassador of Science of Slovenia prize, and in 2007 she was elected as an ECCAI Fellow.

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.10.2012

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

310

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

511 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7775-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1. Intelligent Data Analysis in Medicine and Pharmacology: An Overview; N. Lavrac, et al. Part I: Data Abstraction. 2. Time-Oriented Analysis of High-Frequency Data in ICU Monitoring; S. Miksch, et al. 3. Context-Sensitive Temporal Abstraction of Clinical Data; Y. Shahar. 4. Temporal Abstraction of Medical Data: Deriving Periodicity; E.T. Keravnou. 5. Cooperative Intelligent Data Analysis: An Application to Diabetic Patients Management; R. Bellazzi, et al. 6. Ptah: A System for Supporting Nosocomial Infection Therapy; M. Bohanec, et al. Part II: Data Mining. 7. Prognosing the Survival Time of Patients with Anaplastic Thyroid Carcinoma Using Machine Learning; M. Kukar, et al. 8. Data Analysis of Patients with Severe Head Injury; I.A. Pilih, et al. 9. Dementia Screening with Machine Learning Methods; W.R. Shankle, et al. 10. Experiments with Machine Learning in the Prediction of Coronary Artery Disease Progression; B. Ster, et al. 11. Noise Elimination Applied to Early Diagnosis of Rheumatic Diseases; N. Lavrac, et al. 12. Diterpene Structure Elucidation from 13C NMR-Spectra with Machine Learning; S. Dzeroski, et al. 13. Using Inductive Logic Programming to Learn Rules that Identify Glaucomatous Eyes; F. Mizoguchi, et al. 14. Carcinogenesis Predictions Using Inductive Logic Programming; A. Srinivasan, et al. 15. Concept Discovery by Decision Table Decomposition and Its Application in Neurophysiology; B. Zupan, et al. 16. Classification of Human Brain Waves Using Self-Organizing Maps; U. Heuser, et al. 17. Applying a Neural Network to Prostate Cancer Survival Data; M.W. Kattan, et al. Index.