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) | 889.16 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 889.16 lei 6-8 săpt. | |
Hardback (1) | 894.17 lei 6-8 săpt. | |
SPRINGER NETHERLANDS – 30 noi 2001 | 894.17 lei 6-8 săpt. |
Din seria Computational Biology
- 20% Preț: 539.14 lei
- 15% Preț: 640.86 lei
- 15% Preț: 629.00 lei
- 20% Preț: 632.37 lei
- 5% Preț: 1423.61 lei
- 18% Preț: 938.82 lei
- Preț: 319.97 lei
- 18% Preț: 938.16 lei
- 15% Preț: 640.22 lei
- Preț: 447.56 lei
- 15% Preț: 638.93 lei
- 15% Preț: 644.12 lei
- 15% Preț: 648.34 lei
- Preț: 397.92 lei
- 15% Preț: 691.36 lei
- Preț: 385.12 lei
- 15% Preț: 641.03 lei
- 20% Preț: 560.67 lei
- 15% Preț: 648.84 lei
- 15% Preț: 633.87 lei
- 20% Preț: 575.99 lei
- 18% Preț: 1103.94 lei
- 18% Preț: 779.64 lei
- 20% Preț: 1039.49 lei
- 18% Preț: 1221.75 lei
Preț: 894.17 lei
Preț vechi: 1090.45 lei
-18% Nou
Puncte Express: 1341
Preț estimativ în valută:
171.20€ • 175.62$ • 144.14£
171.20€ • 175.62$ • 144.14£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 februarie-13 martie
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.