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首页> World journal of clinical oncology> Tunable structure priors for Bayesian rule learning for knowledge integrated biomarker discovery.

Tunable structure priors for Bayesian rule learning for knowledge integrated biomarker discovery.

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第一作者： Jeya Balaji,Balasubramanian
第一单位： Intelligent Systems Program, School of Computing and Information, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, United States.
作者： Jeya Balaji,Balasubramanian [1] ; Vanathi,Gopalakrishnan [2]
作者单位： Intelligent Systems Program, School of Computing and Information, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, United States. [1] Department of Biomedical Informatics, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15206, United States. vanathi@pitt.edu. [2]
关键词 Background knowledgeBayesian methodsBiomarker discoveryInformative priorsRule-based modelsSupervised machine learning
DOI 10.5306/wjco.v9.i5.98
PMID 30254965
发布时间 2020-10-01
基金项目
R01 GM100387/GM/NIGMS NIH HHS/United States
提交
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World journal of clinical oncology

World journal of clinical oncology

2018年9卷5期

98-109页

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