An introduction to machine learning methods and their applications to problems in bioinformatics Machine learning techniques are increasingly being used to address problems in computational biology and bioinformatics. Novel computational techniques to analyze high throughput data in the form of sequences, gene and protein expressions, pathways, and images are becoming vital for understanding diseases and future drug discovery. Machine learning techniques such as Markov models, support vector machines, neural networks, and graphical models have been successful in analyzing life science data because of their capabilities in handling randomness and uncertainty of data noise and in generalization. From an internationally recognized panel of prominent researchers in the field, Machine Learning in Bioinformatics compiles recent approaches in machine learning methods and their applications in addressing contemporary problems in bioinformatics. Coverage includes: feature selection for genomic and proteomic data mining; comparing variable selection methods in gene selection and classification of microarray data; fuzzy gene mining; sequence-based prediction of residue-level properties in proteins; probabilistic methods for long-range features in biosequences; and much more. Machine Learning in Bioinformatics is an indispensable resource for computer scientists, engineers, biologists, mathematicians, researchers, clinicians, physicians, and medical informaticists. It is also a valuable reference text for computer science, engineering, and biology courses at the upper undergraduate and graduate levels.

зарубежная компьютерная литература

программирование

Machine Learning in Bioinformatics

современная русская литература

современные любовные романы

современная зарубежная литература

книги о приключениях

учебники и пособия для вузов

стихи и поэзия

русская классика

мистика

любовное фэнтези

биографии и мемуары

современные детективы

короткие любовные романы

сказки

попаданцы

литература 19 века

научная фантастика

саморазвитие / личностный рост

триллеры

публицистика

зарубежная классика

История моей жизни в Португалии, начиная от выбора страны до сегодняшней моей жизни в этой стране.

книги о путешествиях

юмористическая проза

историческая литература

Португальская часть моей жизни

Война показала нам ценность жизни! Ничего нет важнее человеческой жизни! Эта книга о том, как жизнь может измениться в одно мгновение, если в дом постучится война!  

книги о войне

Донбасс 2022. Гражданские

Когда Фентерре, небольшой, но процветающей стране, грозит исчезновение магии, высший свет решает пойти на крайние меры — украсть артефакт, способный вернуть могущество. За дело берется Гроус, аристократ с сомнительной репутацией, и его напарница Алиона, которая должна обольстить владельца мощного артефакта. Вот только она совершенно неопытна в любовных делах. Гроус обещает научить ее, вместе они отправляются в Морланд с хитрым планом: отвлечь, обольстить и обокрасть. Только вот получится ли у них провернуть дерзкое ограбление века? И кто кого в итоге очарует?


Авантюрный роман с приключениями, юмором, любовью и магией.

Тропы: лучший друг старшего брата, наставник/ученица, любовный треугольник, ограбление.  


русское фэнтези

детективное фэнтези

Искусство обольщения для воров-аристократов

Пехота – это история детства и юности, данная в тех образах и воспоминаниях, в которых она запечатлелась в памяти автора, но не только. Это исследование самой памяти, попытка понять из каких нитей состоит то полотно, на которое транслируются наши воспоминания, что невольно вынуждает автора анализировать атмосферу времени, исторические реалии, язык, которым оно себя выражает. 
Поколение, к которому причисляет себя рассказчик, не имеет характерных черт, но ему удается ухватить его типологические свойства, образно объединенные автором в понятие «пехота», исходя из присущих ему признаков: непритязательность, универсальность, равнодушие по отношению к себе и окружающим. 
Автору удается передать интонации не только своего поколения, но и поколения своих родителей, так называемых «детей войны», для которых сама жизнь была подарком, которым оно было не готово делиться, даже с собственными детьми.  


Пехота

Лиминальное пространство – это когда ты оказываешься за кулисами оживлённого места: больницы, магазина, театра, ресторана. Можешь заглянуть туда, куда в обычной обстановке посторонние не допускаются, похозяйничать в пустынных коридорах и за закрытыми дверьми. Но что привело к тому, что данное место опустело? Катастрофа? Апокалипсис? Преступление и чей-то злой умысел? Или вообще какая-то мистика?

Вроде бы обычная завязка для сюжета, который может потом закрутиться во что-то необычное – от герметичного детектива с наивными загадками или же настоящим убийством до какого-нибудь леденящего душу хоррора. А вот во что обернётся данная конкретная ситуация, в которой оказались герои – покажет время. 

Лёгкий иронический детектив в лучших традициях классиков. С главной героиней, которая часто оказывается не в том месте и не в то время. Загадочные события и таинственный злодей, чья личность скрыта маской. А, ну и куда в этом жанре без канонических мопсов? Знакомьтесь: Габи, Варвара и Тайсон.

иронические детективы

Анамнез: смех, диагноз: страх. Лечению не подлежит

   "Даже самый добрый, сдержанный человек, может создать ад, во имя безумной любви"
   Когда обычный врач-терапевт Богдан обнаруживает пропажу своей жены Ланы, его спокойная жизнь переворачивается с ног на голову. Следы, ведущие к ней, стремительно затягивают его в мир мрачных тайн и запутанных интриг, где каждый встреченный человек может оказаться как другом, так и врагом. В поисках Ланы Богдан сталкивается с загадочными свидетелями, обманчивыми улик и мрачными секретами, которые ставят под сомнение не только его здравомыслие, но и его понимание самой любви.


ужасы

классические детективы

Следы меня. Краше чем Я

В одном темном и холодном месте спонтанно зародившаяся жизнь делает первые шаги на пути самопознания. При чем же тут новогодняя магия?

фанфик

юмористическая фантастика

Если вы не живете

Полная версия

Machine Learning in Bioinformatics