Libri UniversitariProf. Wouter Leonard Megchelenbrink
Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli · Dipartimento di Matematica e Fisica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Libri adottati dal prof. Wouter Leonard Megchelenbrink
- with Applications in Python (ISLP), Springer – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
- An Introduction, MIT Press – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
- Akalin – Computational Genomics with R – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
- Ernst – Automating chromatin-state discovery – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
- Wolf – Large-scale single-cell gene expression – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
- Theodoris – Transfer learning enables prediction – Machine Learning Methods For Biosciences (Data Analytics, esame facoltativo · 6 CFU)
Materie del prof. Wouter Leonard Megchelenbrink
Machine Learning Methods For Biosciences Canale unico
Corso di laurea: Data Analytics · Laurea triennale (L-41) · esame facoltativo · 6 CFU
Il docente indica 6 testi · da studiare tutti
with Applications in Python (ISLP), SpringerCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Akalin – Computational Genomics with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Ernst – Automating chromatin-state discoveryCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Wolf – Large-scale single-cell gene expressionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Theodoris – Transfer learning enables predictionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
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Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.
Domande frequenti
Quali libri consiglia il prof. Wouter Leonard Megchelenbrink per Machine Learning Methods For Biosciences?
with Applications in Python (ISLP), Springer; An Introduction, MIT Press; Akalin – Computational Genomics with R; Ernst – Automating chromatin-state discovery; Wolf – Large-scale single-cell gene expression; Theodoris – Transfer learning enables prediction