Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Книги на английски > Computing & Information Technology > Computer science > Artificial intelligence > Pattern recognition > Information-Theoretic Evaluation for Computational Biomedical Ontologies

Information-Theoretic Evaluation for Computational Biomedical Ontologies

Name: Information-Theoretic Evaluation for Computational Biomedical Ontologies
Brand: Springer International Publishing AG
SKU: 05266897
Price: 54.38 EUR
Availability: InStock
Author: Wyatt Travis Clark
ISBN: 9783319041377

Wyatt Travis Clark

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 05266897

Издателство Springer International Publishing AG, януари 2014

The development of effective methods for the prediction of ontological annotations is an important g... Цялото описание

Код Либристо: 05266897

132 b

54.38 €

106.36 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Derechos de Autor en Objetos de Aprendizaje Eduardo Ferrer

С меки корици

46.32 € 90.59 лв

El Monje Del Cistér, Volume 2 Alexandre Herculano

С меки корици

24.04 € 47.01 лв

Korespondence Karla Hvížďaly s Václavem Havlem Václav Havel

С меки корици

11.42 € 22.34 лв

Der völkerrechtliche Status des zukünftigen Europakanals und seine Auswirkungen auf das Rhein- und Donauregime. Kurt Wilhelm Kippels

С меки корици

79.46 € 155.41 лв

Le secret de mon fils, Carlo Acutis Antonia Salzano Acutis

С меки корици

28.74 € 56.21 лв

Cuestionarios Técnico/a en Cuidados Auxiliares de Enfermería. Conselleria de Sanidad Universal y Sal Obra colectiva

С меки корици

53.14 € 103.94 лв

Courrier de guerre - La poste aux armées 1914-1918 Raphaël Delpard

С меки корици

23.83 € 46.60 лв

Guide Toulouse 2022 Petit Futé Auzias d. / labourdette j. & alter Книга

Книга

10.59 € 20.72 лв

Geschichte der populären Literatur des römisch-kanonischen Rechts in Deutschland Roderich von Stintzing

С меки корици

37.74 € 73.81 лв

SUS HIJOS DESPUÈS DE ELLOS NICOLAS MATHIEU

С твърди корици

30.55 € 59.75 лв

Möglichkeiten und Grenzen sozialpädagogischer Angebote zur Verringerung psychischer Belastungen durch Mobbing Raphael Rappaport

С меки корици

26.52 € 51.86 лв

Qualitätssicherung in der Heimerziehung Marina Schmitt

С меки корици

52.52 € 102.72 лв

Jours Et Des Nuits Gilbert Sinoué

С меки корици

14.88 € 29.11 лв

Stadtwandern in Salzburg Clemens M Hutter

С меки корици

20.93 € 40.94 лв

Prižmúrenými očami Ľubica Somolayová

С твърди корици

10.80 € 21.12 лв

Öffentliche Beschaffung von IKT-Leistungen Markus Ackermann

С твърди корици

71.65 € 140.14 лв

Aventures de Voyage, Tableaux, Recits Et Souvenirs Du Levant. Tome 1 ROYER-A

С меки корици

26.21 € 51.26 лв

Source de la Vita Roberti Regis Du Moine Helgaud AUVRAY-L

С меки корици

12.71 € 24.86 лв

The development of effective methods for the prediction of ontological annotations is an important goal in computational biology, yet evaluating their performance is difficult due to problems caused by the structure of biomedical ontologies and incomplete annotations of genes. This work proposes an information-theoretic framework to evaluate the performance of computational protein function prediction. A Bayesian network is used, structured according to the underlying ontology, to model the prior probability of a protein's function. The concepts of misinformation and remaining uncertainty are then defined, that can be seen as analogs of precision and recall. Finally, semantic distance is proposed as a single statistic for ranking classification models. The approach is evaluated by analyzing three protein function predictors of gene ontology terms. The work addresses several weaknesses of current metrics, and provides valuable insights into the performance of protein function prediction tools.