TEST - Catálogo BURRF
   

Machine learning in medicine - cookbook / (Registro nro. 317187)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03286nam a22003495i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 317187
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20160429161015.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 160108s2014 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783319041810
-- 978-3-319-04181-0
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000416398
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
-- 201601081119
-- staff
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación R1
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Cleophas, Ton J,
Término indicativo de función/relación autor.
9 (RLIN) 308040
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine learning in medicine - cookbook /
Mención de responsabilidad, etc. Ton J. Cleophas, Aeilko H. Zwinderman.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing :
-- Springer,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2014.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xi, 137 páginas :
Otras características físicas 14 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie SpringerBriefs in Statistics,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2191-544X
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato I Cluster Models -- Hierarchical Clustering and K-means Clustering to Identify Subgroups in Surveys (50 Patients) -- Density-based Clustering to Identify Outlier Groups in Otherwise Homogeneous Data (50 Patients) -- Two Step Clustering to Identify Subgroups and Predict Subgroup Memberships in Individual Future Patients (120 Patients) -- II Linear Models -- Linear, Logistic and Cox Regression for Outcome Prediction with Unpaired Data (20, 55 and 60 Patients) -- Generalized Linear Models for Outcome Prediction with Paired Data (100 Patients and 139 Physicians) -- Generalized Linear Models for Predicting Event-Rates (50 Patients) Exact P-Values -- Factor Analysis and Partial Least Squares (PLS) for Complex-Data Reduction (250 Patients) -- Optimal Scaling of High-sensitivity Analysis of Health Predictors (250 Patients) -- Discriminant Analysis for Making a Diagnosis from Multiple Outcomes (45 Patients) -- Weighted Least Squares for Adjusting Efficacy Data with Inconsistent Spread (78 Patients) -- Partial Correlations for Removing Interaction Effects from Efficacy Data (64 Patients) -- Canonical Regression for Overall Statistics of Multivariate Data (250 Patients). III Rules Models -- Neural Networks for Assessing Relationships that are Typically Nonlinear (90 Patients) -- Complex Samples Methodologies for Unbiased Sampling (9,678 Persons) -- Correspondence Analysis for Identifying the Best of Multiple Treatments in Multiple Groups (217 Patients) -- Decision Trees for Decision Analysis (1004 and 953 Patients) -- Multidimensional Scaling for Visualizing Experienced Drug Efficacies (14 Pain-killers and 42 Patients) -- Stochastic Processes for Long Term Predictions from Short Term Observations -- Optimal Binning for Finding High Risk Cut-offs (1445 Families) -- Conjoint Analysis for Determining the Most Appreciated Properties of Medicines to Be Developed (15 Physicians) -- Index.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Zwinderman, Aeilko H,
Término indicativo de función/relación autor.
9 (RLIN) 308041
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9783319041803
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04181-0">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04181-0</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

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Soportado en Koha