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生物信息学中的机器学习分析方法 by 王雪松,程玉虎,张林著, 王雪松, 1974- is a book available to read on EtoBox.

What is 生物信息学中的机器学习分析方法 about?

1 (p1): 0 绪论1 (p1-1): 0.1 生物信息学的概念1 (p1-2): 0.2 生物信息学的研究内容2 (p1-3): 0.3 微阵列分析技术9 (p1-4): 0.4 基因调控网络11 (p1-5): 0.5 蛋白质相互作用网络12 (p1-6): 0.6 机器学习方法及应用15 (p1-7): 0.7 本书主要内容和安排15 (p1-8): 参考文献21 (p2): 第I篇微阵列数据的分析和处理21 (p2-1): 第1章 基于核方法的多病类DNA微阵列数据集成分类器22 (p2-1-1): 1.1 核机器学习24 (p2-1-2): 1.2 基分类器的选择29 (p2-1-3): 1.3 DNA微阵列数据集成分类器结构框图30 (p2-1-4): 1.4 实例研究34 (p2-1-5): 1.5 本章小结34 (p2-1-6): 参考文献36 (p2-2): 第2章 基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器37 (p2-2-1): 2.1 基于重构样本误差的选择性独立成分分析38 (p2-2-2): 2.2 实例研究45 (p2-2-3): 2.3 本章小结45 (p2-2-4): 参考文献47 (p2-3): 第3章 基于相关性分析的癌症诊断48 (p2-3-1): 3.1 K均值聚类48 (p2-3-2): 3.2 基于特征选取的相关系数分析癌症诊断模型51 (p2-3-3): 3.3 实验结果和分析53 (p2-3-4): 3.4 本章小结53 (p2-3-5): 参考文献55 (p2-4): 第4章 基于线性回归的DNA微阵列数据稀疏特征基因选择56 (p2-4-1): 4.1 特征选择56 (p2-4-2): 4.2 回归分析61 (p2-4-3): 4.3 仿真研究64 (p2-4-4): 4.4 本章小结65 (p2-4-5): 参考文献66 (p2-5): 第5章 基于贝叶斯理论的DNA甲基化水平数据分型67 (p2-5-1): 5.1 贝叶斯理论概述70 (p2-5-2): 5.2 基于贝叶斯理论的DNA甲基化水平数据分型74 (p2-5-3): 5.3 聚类性能评估75 (p2-5-4): 5.4 仿真研究81 (p2-5-5): 5.5 本章小结81 (p2-5-6): 参考文献85 (p3): 第II篇 基因调控网络的分析和构建85 (p3-1): 第6章 基因表达数据缺失值处理86 (p3-1-1): 6.1 三种基因表达数据缺失值估计方法88 (p3-1-2): 6.2 内部规律与外部联系结合的基因表达数据缺失值估计方法91 (p3-1-3): 6.3 仿真研究98 (p3-1-4): 6.4 本章小结98 (p3-1-5): 参考文献100 (p3-2): 第7章 基于角度离散化的基因调控网络定性

Author

王雪松,程玉虎,张林著, 王雪松, 1974-

Publisher

北京:科学出版社

Published

2014

Language

ZH

ISBN

9787030424723