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    Machine Learning Made Easy (MLme): a comprehensive toolkit for machine learning-driven data analysis.
    Akshay, A ; Katoch, M ; et al.
    In: GigaScience, Jg. 13 (2024-01-02)
    Online academicJournal
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    Topological data analysis of spatial patterning in heterogeneous cell populations: clustering and sorting with varying cell-cell adhesion.
    Bhaskar, D ; Zhang, WY ; et al.
    In: NPJ systems biology and applications, Jg. 9 (2023-09-14), Heft 1, S. 43
    Online academicJournal
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    Massive metagenomic data analysis using abundance-based machine learning.
    Harris, ZN ; Dhungel, E ; et al.
    In: Biology direct, Jg. 14 (2019-08-01), Heft 1, S. 12
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Machine-learning model selection and parameter estimation from kinetic data of complex first-order reaction systems.
    Zimányi, L ; Sipos, Á ; et al.
    In: PloS one, Jg. 16 (2021-08-09), Heft 8, S. e0255675
    Online academicJournal
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    Leveraging Automated Machine Learning for the Analysis of Global Public Health Data: A Case Study in Malaria.
    Manduchi, E ; Moore, JH
    In: International journal of public health, Jg. 66 (2021-04-13), S. 614296
    Online academicJournal
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    Computational methods and next-generation sequencing approaches to analyze epigenetics data: Profiling of methods and applications.
    Arora, I ; Tollefsbol, TO
    In: Methods (San Diego, Calif.), Jg. 187 (2021-03-01), S. 92-103
    academicJournal
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    Big Data Toolsets to Pharmacometrics: Application of Machine Learning for Time-to-Event Analysis.
    Gong, X ; Hu, M ; et al.
    In: Clinical and translational science, Jg. 11 (2018-05-01), Heft 3, S. 305-311
    Online academicJournal
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    Host variables confound gut microbiota studies of human disease.
    Vujkovic-Cvijin, I ; Sklar, J ; et al.
    In: Nature, Jg. 587 (2020-11-01), Heft 7834, S. 448-454
    academicJournal
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    Gene expression data classification using topology and machine learning models.
    Dey, TK ; Mandal, S ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 22 (2022-05-20), Heft Suppl 10, S. 627
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Embedding covariate adjustments in tree-based automated machine learning for biomedical big data analyses.
    Manduchi, E ; Fu, W ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 21 (2020-10-01), Heft 1, S. 430
    Online academicJournal
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    Validation of Random Forest Machine Learning Models to Predict Dementia-Related Neuropsychiatric Symptoms in Real-World Data.
    Mar, J ; Gorostiza, A ; et al.
    In: Journal of Alzheimer's disease : JAD, Jg. 77 (2020), Heft 2, S. 855-864
    academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    A modern approach to identifying and characterizing child asthma and wheeze phenotypes based on clinical data.
    Brew, BK ; Chiesa, F ; et al.
    In: PloS one, Jg. 14 (2019-12-30), Heft 12, S. e0227091
    Online academicJournal
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    Primer on machine learning: utilization of large data set analyses to individualize pain management.
    Rashidi, P ; Edwards, DA ; et al.
    In: Current opinion in anaesthesiology, Jg. 32 (2019-10-01), Heft 5, S. 653-660
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Detecting hospital-acquired infections: A document classification approach using support vector machines and gradient tree boosting.
    Ehrentraut, C ; Ekholm, M ; et al.
    In: Health informatics journal, Jg. 24 (2018-03-01), Heft 1, S. 24-42
    Online academicJournal
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Computational prediction of inter-species relationships through omics data analysis and machine learning.
    Leite, DMC ; Brochet, X ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 19 (2018-11-20), Heft Suppl 14, S. 420
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Data Analysis Strategies in Medical Imaging.
    Parmar, C ; Barry, JD ; et al.
    In: Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research, Jg. 24 (2018-08-01), Heft 15, S. 3492-3499
    Online academicJournal
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    Using Tweets to Understand How COVID-19-Related Health Beliefs Are Affected in the Age of Social Media: Twitter Data Analysis Study.
    Wang, H ; Li, Y ; et al.
    In: Journal of medical Internet research, Jg. 23 (2021-02-22), Heft 2, S. e26302
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Real-Time Forecasting of the COVID-19 Outbreak in Chinese Provinces: Machine Learning Approach Using Novel Digital Data and Estimates From Mechanistic Models.
    Liu, D ; Clemente, L ; et al.
    In: Journal of medical Internet research, Jg. 22 (2020-08-17), Heft 8, S. e20285
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    Enhancing Top-Down Proteomics Data Analysis by Combining Deconvolution Results through a Machine Learning Strategy.
    McIlwain, SJ ; Wu, Z ; et al.
    In: Journal of the American Society for Mass Spectrometry, Jg. 31 (2020-05-06), Heft 5, S. 1104-1113
    academicJournal
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    Designing machine learning workflows with an application to topological data analysis.
    Cawi, E ; La Rosa, PS ; et al.
    In: PloS one, Jg. 14 (2019-12-02), Heft 12, S. e0225577
    Online academicJournal
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