Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Image from Google Jackets
Custom cover image
Custom cover image
Normal view MARC view

Математика и загадочный генетический код [Электронный ресурс] Монография Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого

By: Гупал, Виталий МихайловичMaterial type: TextTextPublication details: Москва Издательский Центр РИОР 2017Edition: 2Description: 288 сISBN: 9785369014042; 9785161025383; 9785160105192Subject(s): Физико-математические науки -- МатематикаGenre/Form: Монография Other classification: 22.1:28.04 | 01.04.01 | 19.04.01 | 01.03.01 | 02.03.01 | 44.03.05 | 06.03.01 | 19.03.01 Online resources: ЭБС Знаниум | ЭБС Знаниум Abstract: Монография посвящена актуальным проблемам современной генетики и вопросам анализа и распознавания генетического кода. В области генетики остается много неизвестного и неисследованного особенно в системе генетического кодирования. В книге проведен сравнительный анализ методов распознавания. Отмечается что байесовский подход является основой процедур индуктивного вывода как оптимальный для всего класса задач распознавания и может быть широко использован для решения задач в различных отраслях науки в том числе в биологии и генетике. Приведен пример байесовской процедуры распознавания для прогнозирования вторичной структуры белка на основе булевых функций. Для научных работников студентов биологических специальностей и математиков а также для широкого круга читателей интересующихся проблемами статистической теории машинного обучения биоинформатики и генетики
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Монография посвящена актуальным проблемам современной генетики и вопросам анализа и распознавания генетического кода. В области генетики остается много неизвестного и неисследованного особенно в системе генетического кодирования. В книге проведен сравнительный анализ методов распознавания. Отмечается что байесовский подход является основой процедур индуктивного вывода как оптимальный для всего класса задач распознавания и может быть широко использован для решения задач в различных отраслях науки в том числе в биологии и генетике. Приведен пример байесовской процедуры распознавания для прогнозирования вторичной структуры белка на основе булевых функций. Для научных работников студентов биологических специальностей и математиков а также для широкого круга читателей интересующихся проблемами статистической теории машинного обучения биоинформатики и генетики

Дополнительное профессиональное образование

There are no comments on this title.

to post a comment.