Hidden Markov Models for Bioinformatics: Computational Biology, cartea 2
Autor T. Koskien Limba Engleză Hardback – 30 noi 2001
Toate formatele și edițiile | Preț | Express |
---|---|---|
Paperback (1) | 895.76 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 895.76 lei 6-8 săpt. | |
Hardback (1) | 900.80 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 900.80 lei 6-8 săpt. |
Din seria Computational Biology
- 20% Preț: 539.14 lei
- 15% Preț: 645.60 lei
- 15% Preț: 633.68 lei
- 20% Preț: 637.06 lei
- 5% Preț: 1434.18 lei
- 18% Preț: 945.79 lei
- Preț: 322.31 lei
- 18% Preț: 945.13 lei
- 15% Preț: 644.95 lei
- Preț: 447.56 lei
- 15% Preț: 643.65 lei
- 15% Preț: 648.89 lei
- 15% Preț: 653.14 lei
- Preț: 400.85 lei
- 15% Preț: 696.50 lei
- Preț: 387.96 lei
- 15% Preț: 645.79 lei
- 20% Preț: 560.67 lei
- 15% Preț: 653.65 lei
- 15% Preț: 638.57 lei
- 20% Preț: 575.99 lei
- 18% Preț: 1112.15 lei
- 18% Preț: 785.42 lei
- 20% Preț: 1047.22 lei
- 18% Preț: 1230.84 lei
Preț: 900.80 lei
Preț vechi: 1098.53 lei
-18% Nou
Puncte Express: 1351
Preț estimativ în valută:
172.36€ • 179.96$ • 142.66£
172.36€ • 179.96$ • 142.66£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 04-18 aprilie
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9781402001352
ISBN-10: 1402001355
Pagini: 414
Ilustrații: XVII, 391 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 28 mm
Greutate: 0.73 kg
Ediția:2002
Editura: SPRINGER NETHERLANDS
Colecția Springer
Seria Computational Biology
Locul publicării:Dordrecht, Netherlands
ISBN-10: 1402001355
Pagini: 414
Ilustrații: XVII, 391 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 28 mm
Greutate: 0.73 kg
Ediția:2002
Editura: SPRINGER NETHERLANDS
Colecția Springer
Seria Computational Biology
Locul publicării:Dordrecht, Netherlands
Public țintă
ResearchCuprins
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.