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) | 877.61 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 877.61 lei 6-8 săpt. | |
Hardback (1) | 882.55 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 882.55 lei 6-8 săpt. |
Din seria Computational Biology
- 20% Preț: 539.14 lei
- 15% Preț: 632.55 lei
- 15% Preț: 620.85 lei
- 20% Preț: 624.17 lei
- 5% Preț: 1405.09 lei
- 18% Preț: 926.63 lei
- Preț: 315.86 lei
- 18% Preț: 925.97 lei
- 15% Preț: 631.92 lei
- Preț: 447.56 lei
- 15% Preț: 630.64 lei
- 15% Preț: 635.76 lei
- 15% Preț: 639.94 lei
- Preț: 392.79 lei
- 15% Preț: 682.42 lei
- Preț: 380.17 lei
- 15% Preț: 632.73 lei
- 20% Preț: 560.67 lei
- 15% Preț: 640.44 lei
- 15% Preț: 625.67 lei
- 20% Preț: 575.99 lei
- 18% Preț: 1089.61 lei
- 18% Preț: 769.52 lei
- 20% Preț: 1025.99 lei
- 18% Preț: 1205.86 lei
Preț: 882.55 lei
Preț vechi: 1076.28 lei
-18% Nou
Puncte Express: 1324
Preț estimativ în valută:
169.01€ • 177.28$ • 140.19£
169.01€ • 177.28$ • 140.19£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 ianuarie-10 februarie 25
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.