Machine learning in medicine - cookbook three / (Registro nro. 318292)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 02922nam a22003495i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 318292 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20160429161123.0 |
| 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 | 160111s2014 gw | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783319121635 |
| -- | 978-3-319-12163-5 |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000419058 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| -- | 201601110910 |
| -- | staff |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | R-RZ |
| 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 three / |
| 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 | xiii, 131 páginas : |
| Otras características físicas | 37 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 | |
| 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 | Preface -- I. Cluster Models -- Hierarchical Clustering and K-means Clustering to Identify Subgroups in Surveys.- Density-based Clustering to Identify Outlier Groups in Otherwise Homogeneous Data.- Two Step Clustering to Identify Subgroups and Predict Subgroup Memberships -- II. Linear Models.- Linear, Logistic, and Cox Regression for Outcome Prediction with Unpaired Data.-Generalized Linear Models for Outcome Prediction with Paired Data.- Generalized Linear Models for Predicting Event-Rates.-Factor Analysis and Partial Least Squares (PLS) for Complex-Data Reduction -- Optimal Scaling of High-sensitivity Analysis of Health Predictors.- Discriminant Analysis for Making a Diagnosis from Multiple Outcomes.- Weighted Least Squares for Adjusting Efficacy Data with Inconsistent Spread.- Partial Correlations for Removing Interaction Effects from Efficacy Data.- Canonical Regression for Overall Statistics of Multivariate Data -- III. Rules Models -- Neural Networks for Assessing Relationships that are Typically Nonlinear.-Complex Samples Methodologies for Unbiased Sampling.-Correspondence Analysis for Identifying the Best of Multiple Treatments in Multiple Groups.- Decision Trees for Decision Analysis.- Multidimensional Scaling for Visualizing Experienced Drug Efficacies.- Stochastic Processes for Long Term Predictions from Short Term Observations.- Optimal Binning for Finding High Risk Cut-offs.- Conjoint Analysis for Determining the Most Appreciated Properties of Medicines to be Developed -- 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 | 9783319121628 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12163-5">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12163-5</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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