Zobrazeno 1 - 10
of 282
pro vyhledávání: '"N. Bowler"'
Autor:
N. Bowler, A. Schneider, H. Goldberg, J.R. Mark, E.J. Trabulsi, C.D. Lallas, L.G. Gomella, T. Chandrasekar
Publikováno v:
European Urology Open Science, Vol 19, Iss , Pp e1912-e1913 (2020)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bb492c99cdb54e8f807ff000c8236ab8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
E.J. Trabulsi, J.R. Mark, H. Goldberg, T. Chandrasekar, N. Bowler, A. Schneider, Costas D. Lallas, L.G. Gomella
Publikováno v:
European Urology Open Science, Vol 19, Iss, Pp e1912-e1913 (2020)
Publikováno v:
SSRN Electronic Journal.
We describe how operations through laparoscopes – tubular instruments inserted into abdominal cavities – revolutionized gynecological and other surgeries inside the abdomen such as gall bladder removal. Specifically, we chronicle the: 1) foundati
Autor:
Caitlin N. Bowler, Srikant M. Datar
This case follows Bill Booth, marketing manager of a regional wine distributor, as he applies unsupervised learning on data about his customers'purchases to better understand their preferences. Specifically, he uses the K-means clustering technique t
Autor:
Caitlin N. Bowler, Srikant M. Datar
This case builds directly on Chateau Winery (A). In this case Bill Booth, marketing manager of a regional wine distributor, shifts to supervised learning techniques to try to predict which deals he should offer to customers based on the purchasing be
Autor:
Caitlin N. Bowler, Srikant M. Datar
This case builds directly on the cases LendingClub (A) and (B). In this case students follow Emily Figel as she builds an even more sophisticated model using the gradient boosted tree method to predict, with some probability, whether a borrower would