Catálogo bibliográfico FCT/UNL

Machine learning in medicine (Record no. 65822)

000 -Record Label
fixed length control field 02684nam a22003135i 4500
005 - Identificador da versão
control field 20240104063428.0
010 ## - ISBN - International Standard Book Number
Número (ISBN) 978-3-319-04181-0
Modalidade de aquisição e/ou preço compra
100 ## - Entrada principal
Dados gerais de processamento 20150401d2014 k||y0pory50 ba
101 ## - Língua do documento
Língua do texto, banda sonora, etc. eng
102 ## - País da publicação
País de publicação Germany
200 ## - Título
Título próprio Machine learning in medicine
Indicação geral da natureza do documento Documento electrónico
Informação de outro título cookbook
Primeira menção de responsabilidade Ton J. Cleophas, Aeilko H. Zwinderman
210 ## - Local de edição
Lugar da edição, distribuição, etc. Cham
Nome do editor, distribuidor, etc. Springer International Publishing
Data da publicação, distribuição, etc. 2014
215 ## - Descrição física (Vol.pg.fl.tm.fsc)
Descrição física XI, 137 p.
Outras indicações físicas il.
225 ## - Coleção
Título próprio da colecção SpringerBriefs in Statistics
300 ## - Notas gerais
Texto da nota Colocação: Online
303 ## - Notas Informação descritiva
Texto da nota The amount of data in medical databases doubles every 20 months, and physicians are at a loss to analyze them. Also, traditional methods of data analysis have difficulty to identify outliers and patterns in big data and data with multiple exposure / outcome variables and analysis-rules for surveys and questionnaires, currently common methods of data collection, are, essentially, missing. Obviously, it is time that medical and health professionals mastered their reluctance to use machine learning and the current 100 page cookbook should be helpful to that aim. It covers in a condensed form the subjects reviewed in the 750 page three volume textbook by the same authors, entitled “Machine Learning in Medicine I-III” (ed. by Springer, Heidelberg, Germany, 2013) and was written as a hand-hold presentation and must-read publication. It was written not only to investigators and students in the fields, but also to jaded clinicians new to the methods and lacking time to read the entire textbooks. General purposes and scientific questions of the methods are only briefly mentioned, but full attention is given to the technical details. The two authors, a statistician and current president of the International Association of Biostatistics and a clinician and past-president of the American College of Angiology, provide plenty of step-by-step analyses from their own research and data files for self-assessment are available at extras.springer.com. From their experience the authors demonstrate that machine learning performs sometimes better than traditional statistics does. Machine learning may have little options for adjusting confounding and interaction, but you can add propensity scores and interaction variables to almost any machine learning method.
606 ## - Nome comum como assunto
Koha Internal code 15881
Elemento de entrada Medicina
Subdivisão de assunto Processamento de dados
606 ## - Nome comum como assunto
Elemento de entrada Machine learning
Koha Internal code 5135
680 ## - Classificação Biblioteca Congresso
Notação R858
700 ## - Autor (resp. principal)
Koha Internal Code 32252
Palavra de ordem Cleophas
Outra parte do nome Ton J.
701 ## - Co-responsabilidade principal
Koha Internal Code 32253
Palavra de ordem Zwinderman
Outra parte do nome Aeilko H.
Código de função co-aut.
801 ## - Fonte de origem
País Portugal
Regras de catalogação RPC
856 ## - URL Endereço WEB
URL http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04181-0
942 ## - Elementos de entrada adicionados (Koha)
Fonte da classificação ou esquema de estante
Tipo de item no Koha E-Books
Suprimido 0
Holdings
Removido (estado) Perdido (estado) Data de aquisição Número da cópia Origem do registo Código da organização que empresta ou é detentora Localização da prateleira Coleção Número de inventário Cota Tipo de circulação Tipo de item e material Origem do registo Organização que empresta ou é detentora
    2015-04-01 1 Biblioteca da FCTUNL Biblioteca da FCTUNL Online Não Ficção 81947 R858.SPR FCT 81947 Disponível E-Books FCT FCT
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