Kernel Methods in Computational Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Mit Pr

作者:Scholkopf, Bernhard (EDT)/ Tsuda, Koji (EDT)/ Vert, Jean-Philippe (EDT)

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2004-7

价格:$ 59.89

装帧:HRD

isbn号码:9780262195096

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 算法
• 生物
• 军事
• Kernel Methods
• Computational Biology
• Machine Learning
• Bioinformatics
• Statistical Learning
• Algorithms
• Data Analysis
• Pattern Recognition
• Genomics
• Proteomics

计算生物学中的机器学习算法 计算生物学是一个快速发展的领域，它利用计算方法来解决生物学中的复杂问题。随着生物数据的爆炸式增长，例如基因组学、蛋白质组学和转录组学数据，机器学习技术已成为分析和解释这些数据不可或缺的工具。 本书旨在深入探讨计算生物学中广泛使用的机器学习算法。我们将首先介绍机器学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习和强化学习。然后，我们将重点关注在生物信息学领域具有强大应用能力的特定算法，并提供详尽的数学背景和算法细节。 监督学习 在监督学习中，我们利用带有标签的数据集来训练模型，以进行预测或分类。在计算生物学中，这可以应用于识别基因功能、预测蛋白质结构或区分疾病状态。我们将详细介绍以下监督学习技术： 支持向量机 (SVM)：SVM 是一种强大的分类器，通过在高维空间中找到最优超平面来区分不同的类别。我们将探讨其核技巧（例如线性核、多项式核和径向基函数核）如何使其能够处理非线性可分的数据，并讨论其在基因分类和蛋白质结构预测中的应用。 决策树和随机森林：决策树以树状结构递归地划分数据，而随机森林通过集成多个决策树来提高预测的鲁棒性和准确性。我们将阐述它们在基因表达谱分析和识别疾病生物标志物中的作用。 逻辑回归：逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型，通过 sigmoid 函数将线性组合映射到概率。我们将讨论它在预测患者对特定治疗的反应和识别与疾病相关的基因变异方面的应用。 K 近邻 (KNN)：KNN 是一种基于实例的学习算法，它根据训练集中最相似的 K 个邻居来对新数据点进行分类。我们将考察其在蛋白质-蛋白质相互作用预测和药物发现中的潜力。 无监督学习 无监督学习处理未标记的数据，旨在发现数据中的隐藏模式和结构。在计算生物学中，这有助于识别生物学群体、降维和特征提取。我们将重点关注： 聚类算法：聚类算法将数据点分组到相似的簇中。我们将深入探讨 K 均值聚类、层次聚类和 DBSCAN 等算法，并展示它们在基因表达数据中的模块发现、蛋白质家族划分以及患者分群中的应用。 主成分分析 (PCA)：PCA 是一种降维技术，通过找到方差最大的方向（主成分）来减少数据的维度。我们将解释其在可视化高维基因组数据和去除噪声方面的价值。 独立成分分析 (ICA)：ICA 旨在将混合信号分解为统计上独立的成分。我们将讨论 ICA 在从基因表达数据中识别潜在的生物学通路或信号通路方面的应用。 降维技术：除了 PCA，我们还将介绍其他降维技术，如 t-SNE 和 UMAP，它们在保留局部数据结构方面表现出色，对于可视化复杂生物数据集非常有用。 其他重要的机器学习概念 除了上述核心算法，我们还将涵盖一些对计算生物学至关重要的其他机器学习概念： 特征选择和特征工程：在分析大量的生物数据时，选择最相关的特征并构建新的特征对于提高模型的性能至关重要。我们将讨论过滤、包装和嵌入式方法等特征选择技术，以及如何从原始生物数据中创建有意义的特征。 模型评估和验证：为了确保机器学习模型的可靠性，充分的评估和验证是必不可少的。我们将深入探讨交叉验证、精确度、召回率、F1 分数和 ROC 曲线等评估指标，并讨论过拟合和欠拟合的挑战。 贝叶斯方法：贝叶斯方法将概率作为信念的度量，并根据新证据更新这些信念。我们将介绍贝叶斯分类器和贝叶斯网络，并说明它们在基因调控网络建模和疾病诊断中的应用。 本书将通过具体的计算生物学案例研究来阐释每种算法的应用，包括基因组分析、蛋白质组学、转录组学、系统生物学以及药物发现。我们力求提供清晰的解释和严谨的数学推导，使读者能够理解算法背后的原理，并能够将其应用于自己的研究中。无论您是计算生物学家、生物信息学家还是对利用机器学习解决生物学问题感兴趣的研究人员，本书都将为您提供宝贵的知识和工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就深深吸引了我，那种简洁却又不失专业感的设计，让我在众多书架中一眼就看到了它。拿到手中，厚实且触感温润的书页，以及字迹清晰、排版舒展的印刷，都预示着这是一本值得细细品读的佳作。虽然我本人在计算生物学领域的研究尚处于入门阶段，对于“核方法”这个概念也只是略知皮毛，但这本书的标题无疑点燃了我探索的火花。我尤其好奇，那些看似抽象的数学工具，是如何在生物学这个充满复杂性的领域中得到应用，又如何能够揭示出生命体内部那些精妙的运作机制。我设想着，或许这本书能够带领我跨越纯数学的门槛，去理解那些高深理论在解析基因序列、预测蛋白质结构、甚至理解疾病传播模式时所展现出的强大力量。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往计算生物学更深层知识的大门，而我也迫不及待地想知道，这扇门后面究竟隐藏着怎样的精彩世界。我期待它能用一种引人入胜的方式，将那些晦涩的概念变得易于理解，并且能够激发我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它不仅仅是一本介绍计算生物学方法的教科书，更像是一位经验丰富的导师，用循序渐进的方式引导读者进入一个充满挑战但也极具吸引力的领域。我了解到，核方法在处理非线性、高维度的生物数据时具有独特的优势，而这正是计算生物学研究中普遍存在的难题。想象一下，当我们面对着成千上万个基因的表达水平，或者复杂的蛋白质相互作用网络时，如何有效地从中提取有用的信息？这本书似乎给了我们一个有力的工具箱。我尤其期待书中能够详细阐述一些经典的核方法，比如支持向量机（SVM）中的核技巧，以及高斯过程模型等，并结合生物学中的实际案例进行讲解。比如，如何利用这些方法来预测基因功能，或者如何构建更准确的药物靶点预测模型。这种理论与实践相结合的讲解方式，无疑能够帮助我更好地理解这些方法的内在机制，并激发我将其应用于自己的研究项目中的想法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构给我留下了深刻的印象，仿佛是一场精心设计的知识探索之旅。从基础概念的引入，到复杂方法的阐述，再到实际应用的展示，每一步都显得如此自然和流畅。我了解到，核方法在处理生物数据中的非线性关系方面具有天然的优势，这对于理解复杂的生物系统至关重要。我一直对如何利用机器学习技术来解析生物学中的复杂网络，比如基因调控网络或者代谢通路，感到非常着迷。而这本书的出现，似乎为我提供了一把能够解锁这些复杂性的钥匙。我特别期待书中能够深入探讨核方法在这些领域的具体应用，比如如何利用核方法来发现新的生物标志物，或者如何构建更精确的疾病预测模型。这种深入的理论讲解与实际问题的结合，无疑能够极大地拓宽我的研究视野，并为我未来的研究方向提供新的灵感。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，一股浓厚的学术氛围扑面而来。尽管我不是一个数学专业出身的研究者，但作者在开篇的叙述中，巧妙地将一些核心概念与生物学的实际问题巧妙地联系起来，让我这种非科班出身的读者也能感受到一丝亲切。尤其是对“核方法”这个概念的引入，感觉非常到位，它不是直接抛出复杂的公式，而是先勾勒出一个宏大的应用场景，比如如何在高维度的生物数据中寻找隐藏的模式，或者如何更有效地进行分类和回归。我脑海中不禁浮现出，在浩瀚的基因组数据中，核方法或许能够像一把精密的探针，帮助我们识别出那些微小的、却至关重要的信号。我个人对机器学习在生物信息学中的应用一直抱有极大的热情，而这本书的出现，似乎正好填补了我在这方面知识体系中的一块空白。我希望它能提供一些具体的算法实例，让我能够窥探到这些核方法在实际计算生物学问题中的具体实现过程，从而更好地理解它们是如何在真实数据中发挥作用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它既有严谨的学术深度，又不乏生动的比喻和形象的描述，使得原本可能枯燥的数学理论变得鲜活起来。我注意到，作者在解释“核方法”这一概念时，并非孤立地讲解数学公式，而是将其置于计算生物学的宏大背景下，探讨它在解决生物学问题时的必要性和优越性。例如，当讨论到如何在大规模生物数据中进行模式识别时，书中似乎提供了一种全新的视角，让我在思考问题时不再局限于传统的线性模型。我猜想，这本书一定涵盖了许多前沿的研究成果，并且能够引领我思考当前计算生物学研究中那些尚未解决的难题。我尤其好奇，它是否会介绍一些最新的核方法在基因组学、蛋白质组学或者系统生物学等领域的创新应用，并且能够提供一些可供实践的代码或者算法伪代码，让读者能够亲手尝试，从而加深理解。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆