Moitra Dipanjan (30 results)

Condition: New.

Paperback. Condition: Brand New. 56 pages. 8.66x5.91x0.13 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condition: Neu. Classification of Malignant Tumors: A Practical Approach | Dipanjan Moitra | Taschenbuch | 56 S. | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786139475001 | Verantwortliche Person für die EU: LAP Lambert Academic Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

Condition: New.

Kartoniert / Broschiert. Condition: New.

Taschenbuch. Condition: Neu. Classification des tumeurs malignes : Une approche pratique | Dipanjan Moitra | Taschenbuch | Französisch | 2022 | Editions Notre Savoir | EAN 9786203045666 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Condition: New.

Taschenbuch. Condition: Neu. Classificação de Tumores Malignos: Uma abordagem prática | DE | Dipanjan Moitra | Taschenbuch | Großformatiges Paperback. Klappenbroschur | Portugiesisch | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786203045680 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Classificazione dei tumori maligni: Un approccio pratico | Dipanjan Moitra | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786203045673 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Klassifizierung bösartiger Tumore: Eine praktische Herangehensweise | Dipanjan Moitra | Taschenbuch | 52 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786203045642 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is mainly for the students of machine learning. This book also addresses the needs of the researchers who work in the knowledge field of bio-medical imaging and computer assisted oncology. This book demonstrates a holistic approach of malignant tumor classification via machine learning. It enumerates different stages of image analysis and image segmentation with the help of MATLAB code. WEKA data mining software has been used to describe both supervised and unsupervised learning methods. Each and every phase of tumor classification: feature extraction, data pre-processing, attribute selection, classification and model evaluation has been properly explained with the help of screenshots. It has also been depicted that, how the users may use python to execute such classification tasks.I hope this book will help the students, researchers as well as teachers working on machine learning as a ready reference. 56 pp. Englisch.

Condition: New. Print on Demand.

Condition: New. PRINT ON DEMAND.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Este libro se dirige principalmente a los estudiantes de aprendizaje automático. Este libro también se dirige a las necesidades de los investigadores que trabajan en el campo del conocimiento de las imágenes biomédicas y la oncología asistida por ordenador. Este libro muestra un enfoque holístico de la clasificación de tumores malignos mediante el aprendizaje automático. Enumera las diferentes etapas del análisis y la segmentación de imágenes con la ayuda del código MATLAB. Se ha utilizado el software de minería de datos WEKA para describir los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Todas y cada una de las fases de la clasificación de tumores: la extracción de características, el preprocesamiento de datos, la selección de atributos, la clasificación y la evaluación del modelo se han explicado adecuadamente con la ayuda de capturas de pantalla. Espero que este libro ayude a los estudiantes, a los investigadores y a los profesores que trabajan en el aprendizaje automático como referencia. 52 pp. Spanisch.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Moitra DipanjanMr. Dipanjan Moitra is an IT faculty in the Department of Management, University of North Bengal, India. He completed his MCA from IGNOU in 2005. He has authored several research papers on machine learning and also aut.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce livre s'adresse principalement aux étudiants en apprentissage automatique. Il répond également aux besoins des chercheurs qui travaillent dans le domaine de l'imagerie biomédicale et de l'oncologie assistée par ordinateur. Ce livre présente une approche holistique de la classification des tumeurs malignes par apprentissage automatique. Il énumère les différentes étapes de l'analyse et de la segmentation des images à l'aide du code MATLAB. Le logiciel d'exploration de données WEKA a été utilisé pour décrire les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Chaque phase de la classification des tumeurs : extraction de caractéristiques, prétraitement des données, sélection des attributs, classification et évaluation du modèle a été correctement expliquée à l'aide de captures d'écran. J'espère que ce livre sera une référence pour les étudiants, les chercheurs et les enseignants qui travaillent sur l'apprentissage automatique. 52 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is mainly for the students of machine learning. This book also addresses the needs of the researchers who work in the knowledge field of bio-medical imaging and computer assisted oncology. This book demonstrates a holistic approach of malignant tumor classification via machine learning. It enumerates different stages of image analysis and image segmentation with the help of MATLAB code. WEKA data mining software has been used to describe both supervised and unsupervised learning methods. Each and every phase of tumor classification: feature extraction, data pre-processing, attribute selection, classification and model evaluation has been properly explained with the help of screenshots. It has also been depicted that, how the users may use python to execute such classification tasks.I hope this book will help the students, researchers as well as teachers working on machine learning as a ready reference.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is mainly for the students of machine learning. This book also addresses the needs of the researchers who work in the knowledge field of bio-medical imaging and computer assisted oncology. This book demonstrates a holistic approach of malignant tumor classification via machine learning. It enumerates different stages of image analysis and image segmentation with the help of MATLAB code. WEKA data mining software has been used to describe both supervised and unsupervised learning methods. Each and every phase of tumor classification: feature extraction, data pre-processing, attribute selection, classification and model evaluation has been properly explained with the help of screenshots. It has also been depicted that, how the users may use python to execute such classification tasks.I hope this book will help the students, researchers as well as teachers working on machine learning as a ready reference.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este libro se dirige principalmente a los estudiantes de aprendizaje automático. Este libro también se dirige a las necesidades de los investigadores que trabajan en el campo del conocimiento de las imágenes biomédicas y la oncología asistida por ordenador. Este libro muestra un enfoque holístico de la clasificación de tumores malignos mediante el aprendizaje automático. Enumera las diferentes etapas del análisis y la segmentación de imágenes con la ayuda del código MATLAB. Se ha utilizado el software de minería de datos WEKA para describir los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Todas y cada una de las fases de la clasificación de tumores: la extracción de características, el preprocesamiento de datos, la selección de atributos, la clasificación y la evaluación del modelo se han explicado adecuadamente con la ayuda de capturas de pantalla. Espero que este libro ayude a los estudiantes, a los investigadores y a los profesores que trabajan en el aprendizaje automático como referencia.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este libro se dirige principalmente a los estudiantes de aprendizaje automático. Este libro también se dirige a las necesidades de los investigadores que trabajan en el campo del conocimiento de las imágenes biomédicas y la oncología asistida por ordenador. Este libro muestra un enfoque holístico de la clasificación de tumores malignos mediante el aprendizaje automático. Enumera las diferentes etapas del análisis y la segmentación de imágenes con la ayuda del código MATLAB. Se ha utilizado el software de minería de datos WEKA para describir los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Todas y cada una de las fases de la clasificación de tumores: la extracción de características, el preprocesamiento de datos, la selección de atributos, la clasificación y la evaluación del modelo se han explicado adecuadamente con la ayuda de capturas de pantalla. Espero que este libro ayude a los estudiantes, a los investigadores y a los profesores que trabajan en el aprendizaje automático como referencia.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Questo libro è principalmente per gli studenti di apprendimento automatico. Questo libro risponde anche alle esigenze dei ricercatori che lavorano nel campo della conoscenza dell'imaging biomedico e dell'oncologia assistita dal computer. Questo libro dimostra un approccio olistico alla classificazione dei tumori maligni tramite l'apprendimento automatico. Enumera diverse fasi di analisi dell'immagine e di segmentazione dell'immagine con l'aiuto del codice MATLAB. Il software di data mining WEKA è stato usato per descrivere i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Ogni fase della classificazione dei tumori: estrazione delle caratteristiche, pre-elaborazione dei dati, selezione degli attributi, classificazione e valutazione del modello è stata adeguatamente spiegata con l'aiuto di screenshot. Spero che questo libro possa aiutare gli studenti, i ricercatori e gli insegnanti che lavorano sull'apprendimento automatico come riferimento pronto. 52 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Buch richtet sich hauptsächlich an Studenten des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich auch an Forscher, die im Wissensbereich der biomedizinischen Bildgebung und der computergestützten Onkologie arbeiten. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung bösartiger Tumore durch maschinelles Lernen. Es werden verschiedene Stufen der Bildanalyse und Bildsegmentierung mit Hilfe von MATLAB-Code aufgezählt. Die Data-Mining-Software WEKA wurde verwendet, um sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden zu beschreiben. Jede einzelne Phase der Tumorklassifizierung - Merkmalsextraktion, Datenvorverarbeitung, Attributauswahl, Klassifizierung und Modellbewertung - wurde mit Hilfe von Screenshots genau erklärt. Ich hoffe, dass dieses Buch den Studenten, Forschern und Lehrern, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, als Nachschlagewerk dienen wird. 52 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre s'adresse principalement aux étudiants en apprentissage automatique. Il répond également aux besoins des chercheurs qui travaillent dans le domaine de l'imagerie biomédicale et de l'oncologie assistée par ordinateur. Ce livre présente une approche holistique de la classification des tumeurs malignes par apprentissage automatique. Il énumère les différentes étapes de l'analyse et de la segmentation des images à l'aide du code MATLAB. Le logiciel d'exploration de données WEKA a été utilisé pour décrire les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Chaque phase de la classification des tumeurs : extraction de caractéristiques, prétraitement des données, sélection des attributs, classification et évaluation du modèle a été correctement expliquée à l'aide de captures d'écran. J'espère que ce livre sera une référence pour les étudiants, les chercheurs et les enseignants qui travaillent sur l'apprentissage automatique.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre s'adresse principalement aux étudiants en apprentissage automatique. Il répond également aux besoins des chercheurs qui travaillent dans le domaine de l'imagerie biomédicale et de l'oncologie assistée par ordinateur. Ce livre présente une approche holistique de la classification des tumeurs malignes par apprentissage automatique. Il énumère les différentes étapes de l'analyse et de la segmentation des images à l'aide du code MATLAB. Le logiciel d'exploration de données WEKA a été utilisé pour décrire les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Chaque phase de la classification des tumeurs : extraction de caractéristiques, prétraitement des données, sélection des attributs, classification et évaluation du modèle a été correctement expliquée à l'aide de captures d'écran. J'espère que ce livre sera une référence pour les étudiants, les chercheurs et les enseignants qui travaillent sur l'apprentissage automatique.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dieses Buch richtet sich hauptsaechlich an Studenten des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich auch an Forscher, die im Wissensbereich der biomedizinischen Bildgebung und der computergestuetzten Onkologie arbeiten. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Questo libro è principalmente per gli studenti di apprendimento automatico. Questo libro risponde anche alle esigenze dei ricercatori che lavorano nel campo della conoscenza dell'imaging biomedico e dell'oncologia assistita dal computer. Questo libro dimostra un approccio olistico alla classificazione dei tumori maligni tramite l'apprendimento automatico. Enumera diverse fasi di analisi dell'immagine e di segmentazione dell'immagine con l'aiuto del codice MATLAB. Il software di data mining WEKA è stato usato per descrivere i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Ogni fase della classificazione dei tumori: estrazione delle caratteristiche, pre-elaborazione dei dati, selezione degli attributi, classificazione e valutazione del modello è stata adeguatamente spiegata con l'aiuto di screenshot. Spero che questo libro possa aiutare gli studenti, i ricercatori e gli insegnanti che lavorano sull'apprendimento automatico come riferimento pronto.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieses Buch richtet sich hauptsächlich an Studenten des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich auch an Forscher, die im Wissensbereich der biomedizinischen Bildgebung und der computergestützten Onkologie arbeiten. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung bösartiger Tumore durch maschinelles Lernen. Es werden verschiedene Stufen der Bildanalyse und Bildsegmentierung mit Hilfe von MATLAB-Code aufgezählt. Die Data-Mining-Software WEKA wurde verwendet, um sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden zu beschreiben. Jede einzelne Phase der Tumorklassifizierung - Merkmalsextraktion, Datenvorverarbeitung, Attributauswahl, Klassifizierung und Modellbewertung - wurde mit Hilfe von Screenshots genau erklärt. Ich hoffe, dass dieses Buch den Studenten, Forschern und Lehrern, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, als Nachschlagewerk dienen wird.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch richtet sich hauptsächlich an Studenten des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich auch an Forscher, die im Wissensbereich der biomedizinischen Bildgebung und der computergestützten Onkologie arbeiten. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung bösartiger Tumore durch maschinelles Lernen. Es werden verschiedene Stufen der Bildanalyse und Bildsegmentierung mit Hilfe von MATLAB-Code aufgezählt. Die Data-Mining-Software WEKA wurde verwendet, um sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden zu beschreiben. Jede einzelne Phase der Tumorklassifizierung - Merkmalsextraktion, Datenvorverarbeitung, Attributauswahl, Klassifizierung und Modellbewertung - wurde mit Hilfe von Screenshots genau erklärt. Ich hoffe, dass dieses Buch den Studenten, Forschern und Lehrern, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, als Nachschlagewerk dienen wird.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Questo libro è principalmente per gli studenti di apprendimento automatico. Questo libro risponde anche alle esigenze dei ricercatori che lavorano nel campo della conoscenza dell'imaging biomedico e dell'oncologia assistita dal computer. Questo libro dimostra un approccio olistico alla classificazione dei tumori maligni tramite l'apprendimento automatico. Enumera diverse fasi di analisi dell'immagine e di segmentazione dell'immagine con l'aiuto del codice MATLAB. Il software di data mining WEKA è stato usato per descrivere i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Ogni fase della classificazione dei tumori: estrazione delle caratteristiche, pre-elaborazione dei dati, selezione degli attributi, classificazione e valutazione del modello è stata adeguatamente spiegata con l'aiuto di screenshot. Spero che questo libro possa aiutare gli studenti, i ricercatori e gli insegnanti che lavorano sull'apprendimento automatico come riferimento pronto.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering.