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生物信息學(xué):機(jī)器學(xué)習(xí)方法

生物信息學(xué):機(jī)器學(xué)習(xí)方法

定 價(jià):¥45.00

作 者: (法)皮埃爾·巴爾迪(Pierre Baldi),(丹)索恩·布魯納克(Soren Brunak)著;張東暉[等]譯
出版社: 中信出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 醫(yī)用生物學(xué)

ISBN: 9787800737084 出版時(shí)間: 2003-07-01 包裝: 膠版紙
開本: 24cm 頁數(shù): 405 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  內(nèi)容簡介: 本書介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的主要內(nèi)容及其在生物學(xué)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。其中對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的理論基礎(chǔ)——貝葉斯概率體系進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并在此基礎(chǔ)上著重對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、陰馬氏模型以及概率圖模型等方法在生物信息學(xué)中的應(yīng)用作了詳細(xì)分析。書中特別列出一章介紹了DNA微陣列和基因表達(dá),以及相關(guān)數(shù)據(jù)的分析方法。本書主要針對(duì)兩個(gè)讀者群體。一是生物學(xué)和生物化學(xué)研究人員,他們想了解基于數(shù)據(jù)處理的算法;二是物理、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)者,他們想知道機(jī)器學(xué)習(xí)算法在分子生物學(xué)研究中的應(yīng)用。

作者簡介

  皮埃爾·巴爾迪是美國加州大學(xué)醫(yī)學(xué)院信和計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授、生物化學(xué)系教授,基因組學(xué)和生物信息學(xué)研究所所長。索恩·布魯納克,是丹麥理工大學(xué)生物系教授,生物序列分析中心主任。

圖書目錄

第一章 概述
第二章 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ):概率理論體系
第三章 概率建模和推斷:應(yīng)用舉例
第四章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):理論
第六章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):應(yīng)用
第七章 隱馬氏模型:理論
第八章 隱馬氏模型:應(yīng)用
第九章 生物信息學(xué)中的概率圖模型
第十章 進(jìn)化的概率模型:系統(tǒng)進(jìn)化樹
第十一章 隨機(jī)文法和語言學(xué)
第十二章 微陣列和基因表達(dá)
第十三章 互聯(lián)網(wǎng)資源和公共數(shù)據(jù)庫
附錄A 統(tǒng)計(jì)學(xué)
附錄B 信息論、熵和相對(duì)熵
附錄C 概率圖模型
附錄D HMM的相關(guān)技術(shù):標(biāo)定、周期構(gòu)架、狀態(tài)函數(shù)和Dirichlet混合模型
附錄E 高斯過程、核方法及支持向量機(jī)
附錄F 公式和縮寫符號(hào)
參考文獻(xiàn)
基本詞匯英漢對(duì)照表

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