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生物統計學--生物大數據的概率統計模型與機器學習方法(普通高等學校十四五規劃生命科學類特色教材)

  • 作者：編者:寧康|責編:余濤
  • 出版社：華中科技大學
  • ISBN：9787568086356
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要基於作者近年來教授本科生「生物統計學」和研究生「生物信息學」等課程資料，同時參考了國內外眾多頂級教學和科研資料編寫而成。本書共分為5章：第1章介紹生物統計學的基礎概念和基本研究方法；第2章介紹傳統生物統計學方法及其應用，包括試驗資料的搜集與整理、生物統計量的計算和表徵、假設檢驗及其應用等；第3章介紹生物大數據的特徵與挑戰，包括生物大數據的特徵、生物大數據分析的常規方法、生物大數據經典案例分析等；第4章介紹生物大數據與概率統計模型，包括大數據機器學習基礎、聚類降維、概率統計模型方法等；第5章介紹面向生物大數據挖掘的深度學習，包括深度學習的概念及方法、深度學習應用於生物大數據分析的基本流程和經典案例等。每章都附有練習題，供讀者參考。
    本書具有一定的深度和廣度，可以作為生物統計學、生物大數據及機器學習相關課程的教學參考書，也可供生物學、統計學、機器學習、生物大數據等領域的科學工作者閱讀。
作者介紹
編者:寧康|責編:余濤
目錄
第1章  生物統計學基礎
  1.1  生物統計學的概念
  1.2  生物統計學的主要內容
  1.3  生物統計學發展概況
  1.4  常用統計學術語
  習題1
第2章  傳統生物統計學及其應用
  2.1  試驗資料的搜集與整理
  2.2  生物統計量的計算和表徵及其應用
  2.3  生物數據的分佈分析及其應用
  2.4  針對生物數據的假設檢驗及其應用
  習題2
第3章  生物大數據的特徵與挑戰
  3.1  生物大數據的發展史和大數據屬性
  3.2  生物大數據的特徵
  3.3  生物大數據研究面臨的挑戰
  3.4  生物大數據分析的常規方法
  3.5  生物大數據研究經典案例分析
  3.6  生物大數據研究趨勢
  習題3
第4章  生物大數據與概率統計模型
  4.1  大數據機器學習基礎
  4.2  隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）及其應用
  4.3  進化樹的概率模型
  4.4  Motif finding中的概率模型
  4.5  聚類方法和基因表達數據分析
  4.6  基因網路推斷和分析
  4.7  數據降維及其應用
  4.8  其他概率統計模型方法簡介和方法選擇的建議
  習題4
第5章  面向生物大數據挖掘的深度學習
  5.1  深度學習的概念
  5.2  深度學習的基本方法
  5.3  深度學習應用於生物大數據分析的基本流程
  5.4  深度學習應用於生物大數據分析的經典案例
  習題5
附錄A  R語言
  A.1  基礎知識
  A.2  R的數據操作
  A.3  R繪圖
附錄B  重要名詞解釋(按章節順序排列)
附錄C  常用分佈表
附錄D  生物案例分析
參考文獻

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