Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction (Record no. 367999)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04204nam a22004455i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 367999
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121657.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220113s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030890100
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-89010-0
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación S495
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Montesinos López, Osval Antonio
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 683299
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction
Mención de responsabilidad, etc. by Osval Antonio Montesinos López, Abelardo Montesinos López, José Crossa.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XXIV, 691 páginas)
Otras características físicas 113 ilustraciones, 61 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Chapter 1 -- General elements of genomic selection and statistical learning -- Chapter. 2 -- Preprocessing tools for data preparation -- Chapter. 3 -- Elements for building supervised statistical machine learning models -- Chapter. 4 -- Overfitting, model tuning and evaluation of prediction performance -- Chapter. 5 -- Linear Mixed Models -- Chapter. 6 -- Bayesian Genomic Linear Regression -- Chapter. 7 -- Bayesian and classical prediction models for categorical and count data -- Chapter. 8 -- Reproducing Kernel Hilbert Spaces Regression and Classification Methods -- Chapter. 9 -- Support vector machines and support vector regression -- Chapter. 10 -- Fundamentals of artificial neural networks and deep learning -- Chapter. 11 -- Artificial neural networks and deep learning for genomic prediction of continuous outcomes -- Chapter. 12 -- Artificial neural networks and deep learning for genomic prediction of binary, ordinal and mixed outcomes -- Chapter. 13 -- Convolutional neural networks -- Chapter. 14 -- Functional regression -- Chapter. 15 -- Random forest for genomic prediction.
506 0# - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Limitaciones de acceso Open Access
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book is open access under a CC BY 4.0 license This open access book brings together the latest genome base prediction models currently being used by statisticians, breeders and data scientists. It provides an accessible way to understand the theory behind each statistical learning tool, the required pre-processing, the basics of model building, how to train statistical learning methods, the basic R scripts needed to implement each statistical learning tool, and the output of each tool. To do so, for each tool the book provides background theory, some elements of the R statistical software for its implementation, the conceptual underpinnings, and at least two illustrative examples with data from real-world genomic selection experiments. Lastly, worked-out examples help readers check their own comprehension. The book will greatly appeal to readers in plant (and animal) breeding, geneticists and statisticians, as it provides in a very accessible way the necessary theory, the appropriate R code, and illustrative examples for a complete understanding of each statistical learning tool. In addition, it weighs the advantages and disadvantages of each tool.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_BiomedLife_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
9 (RLIN) 665994
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Agricultura
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Montesinos López, Abelardo
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 683300
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Crossa, José
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 683301
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030890094
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030890117
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030890124
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-89010-0
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Suprimir en OPAC No
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Alfonso Dols
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias de la Salud Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/03/2022 En línea   S495 2022 EB eBook.11032070 11/03/2022 11/03/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO