Kernel Methods for Omics Data Mining Theory and Applications
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
13.01.2026
Abbildungen
X, 232 p. 90 illus., 89 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
232
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,8 cm
Gewicht
528 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-9531-28-8
This book provides a new perspective on omics data modelling and analysis in bioinformatics area. Taking into consideration on the high-dimensionality and nonlinearity properties in omics data, the book detangles nonlinearity of data through novel perspectives of matrix optimization. Through integration of machine learning frameworks, various novel techniques are proposed to deal with the complexity of omics data analysis. Intuitive examples and illustrations are provided to help readers for understanding the key idea and general procedures in omics data analysis. This book is intended for academic scholars and practitioners who are interested in learning, computational biology, optimization and related fields. The graduate students in the above field can also benefit from this book.
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