Machine Learning for Neuroscience : A Systematic Approach

Sprache: Englisch

Verlag: CRC Press, 2023

1032136723 / 9781032136721

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book addresses the growing need for machine learning and data mining in neuroscience. The book offers a basic overview of the neuroscience, machine learning and the required math and programming necessary to develop reliable working models. The material is presented in a easy to follow user-friendly manner and is replete with fully working machine learning code. Machine Learning for Neuroscience: A Systematic Approach, tackles the needs of neuroscience researchers and practitioners that have very little training relevant to machine learning. The first section of the book provides an overview of necessary topics in order to delve into machine learning, including basic linear algebra and Python programming. The second section provides an overview of neuroscience and is directed to the computer science oriented readers. The section covers neuroanatomy and physiology, cellular neuroscience, neurological disorders and computational neuroscience. The third section of the book then delves into how to apply machine learning and data mining to neuroscience and provides coverage of artificial neural networks (ANN), clustering, and anomaly detection. The book contains fully working code examples with downloadable working code. It also contains lab assignments and quizzes, making it appropriate for use as a textbook. The primary audience is neuroscience researchers who need to delve into machine learning, programmers assigned neuroscience related machine learning projects and students studying methods in computational neuroscience.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781032136721

Titel
Machine Learning for Neuroscience : A Systematic Approach
Autor
Chuck Easttom
Verlag
CRC Press
Veröffentlichungsjahr
2023
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032136723
ISBN-13
9781032136721
Artikelgewicht
628 Gramm
Abmessungen
240x161x21 mm

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