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)

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

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　內(nèi)容簡(jiǎn)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(jiǎn)介

　　皮埃爾·巴爾迪是美國(guó)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(zhǎng)。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(yǔ)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(kù)
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(guò)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