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  Learning localized rule mixtures by maximizing the area under the ROC curve, with an application to the prediction of HIV-1 coreceptor usage

Sing, T. (2004). Learning localized rule mixtures by maximizing the area under the ROC curve, with an application to the prediction of HIV-1 coreceptor usage. Master Thesis, Albert-Ludwigs-Universität, Freiburg.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-2AD0-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-A822-1
Genre: Hochschulschrift

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Sing, Tobias1, Autor           
Affiliations:
1Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40046              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20042004
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Freiburg : Albert-Ludwigs-Universität
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 232012
Anderer: Local-ID: C125673F004B2D7B-CADB1B353BE24C44C1256FB70051E86E-Sing2004a
 Art des Abschluß: Master

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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