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生物統(tǒng)計學(xué)——生物大數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計模型與機器學(xué)習(xí)方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787568086356
- 條形碼：9787568086356 ; 978-7-5680-8635-6
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生物統(tǒng)計學(xué)——生物大數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計模型與機器學(xué)習(xí)方法 內(nèi)容簡介
本書主要基于作者近年來教授本科生“生物統(tǒng)計學(xué)”和研究生“生物信息學(xué)”等課程資料，同時參考了國內(nèi)外眾多很好教學(xué)和科研資料編寫而成。本書共分為5章：第1章介紹生物統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)概念和基本研究方法；第2章介紹傳統(tǒng)生物統(tǒng)計學(xué)方法及其應(yīng)用，包括試驗資料的搜集與整理、生物統(tǒng)計量的計算和表征、假設(shè)檢驗及其應(yīng)用等；第3章介紹生物大數(shù)據(jù)的特征與挑戰(zhàn)，包括生物大數(shù)據(jù)的特征、生物大數(shù)據(jù)分析的常規(guī)方法、生物大數(shù)據(jù)經(jīng)典案例分析等；第4章介紹生物大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計模型，包括大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、聚類降維、概率統(tǒng)計模型方法等；第5章介紹面向生物大數(shù)據(jù)挖掘的深度學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)的概念及方法、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的基本流程和經(jīng)典案例等。每章都附有練習(xí)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(tǒng)計學(xué)、生物大數(shù)據(jù)及機器學(xué)習(xí)相關(guān)課程的教學(xué)參考書，也可供生物學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、生物大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的科學(xué)工作者閱讀。
生物統(tǒng)計學(xué)——生物大數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計模型與機器學(xué)習(xí)方法 目錄
第1章 生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ) /1
1.1 生物統(tǒng)計學(xué)的概念 /2
1.2 生物統(tǒng)計學(xué)的主要內(nèi)容 /3
1.3 生物統(tǒng)計學(xué)發(fā)展概況 /4
1.4 常用統(tǒng)計學(xué)術(shù)語 /5
習(xí) 題1 /8
第2章 傳統(tǒng)生物統(tǒng)計學(xué)及其應(yīng)用 /9
2.1 試驗資料的搜集與整理 /9
2.2 生物統(tǒng)計量的計算和表征及其應(yīng)用 /16
2.3 生物數(shù)據(jù)的分布分析及其應(yīng)用 /20
2.4 針對生物數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗及其應(yīng)用 /28
習(xí) 題2 /45
第3章 生物大數(shù)據(jù)的特征與挑戰(zhàn) /47
3.1 生物大數(shù)據(jù)的發(fā)展史和大數(shù)據(jù)屬性 /48
3.2 生物大數(shù)據(jù)的特征 /50
3.3 生物大數(shù)據(jù)研究面臨的挑戰(zhàn) /52
3.4 生物大數(shù)據(jù)分析的常規(guī)方法 /53
3.5 生物大數(shù)據(jù)研究經(jīng)典案例分析 /58
3.6 生物大數(shù)據(jù)研究趨勢 /62
習(xí) 題3 /64
第4章生物大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計模型 /65
4.1 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) /66
4.2 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)及其應(yīng)用 /69
4.3 進(jìn)化樹的概率模型 /96
4.4 Motif finding中的概率模型 /101
4.5 聚類方法和基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析 /109
4.6 基因網(wǎng)絡(luò)推斷和分析 /113
4.7 數(shù)據(jù)降維及其應(yīng)用 /115
4.8 其他概率統(tǒng)計模型方法簡介和方法選擇的建議 /128
習(xí) 題4 /136
第5章 面向生物大數(shù)據(jù)挖掘的深度學(xué)習(xí) /138
5.1深度學(xué)習(xí)的概念 /139
5.2深度學(xué)習(xí)的基本方法 /148
5.3深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的基本流程 /155
5.4深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典案例 /159
習(xí) 題5 /169
附錄A R語言 /171
A.1 基礎(chǔ)知識 /171
A.2 R的數(shù)據(jù)操作 /190
A.3 R繪圖 /194
附錄B 重要名詞解釋(按章節(jié)順序排列) /199
附錄C 常用分布表 /211
附錄D 生物案例分析 /217
參考文獻(xiàn) /235
1.1 生物統(tǒng)計學(xué)的概念 /2
1.2 生物統(tǒng)計學(xué)的主要內(nèi)容 /3
1.3 生物統(tǒng)計學(xué)發(fā)展概況 /4
1.4 常用統(tǒng)計學(xué)術(shù)語 /5
習(xí) 題1 /8
第2章 傳統(tǒng)生物統(tǒng)計學(xué)及其應(yīng)用 /9
2.1 試驗資料的搜集與整理 /9
2.2 生物統(tǒng)計量的計算和表征及其應(yīng)用 /16
2.3 生物數(shù)據(jù)的分布分析及其應(yīng)用 /20
2.4 針對生物數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗及其應(yīng)用 /28
習(xí) 題2 /45
第3章 生物大數(shù)據(jù)的特征與挑戰(zhàn) /47
3.1 生物大數(shù)據(jù)的發(fā)展史和大數(shù)據(jù)屬性 /48
3.2 生物大數(shù)據(jù)的特征 /50
3.3 生物大數(shù)據(jù)研究面臨的挑戰(zhàn) /52
3.4 生物大數(shù)據(jù)分析的常規(guī)方法 /53
3.5 生物大數(shù)據(jù)研究經(jīng)典案例分析 /58
3.6 生物大數(shù)據(jù)研究趨勢 /62
習(xí) 題3 /64
第4章生物大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計模型 /65
4.1 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) /66
4.2 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)及其應(yīng)用 /69
4.3 進(jìn)化樹的概率模型 /96
4.4 Motif finding中的概率模型 /101
4.5 聚類方法和基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析 /109
4.6 基因網(wǎng)絡(luò)推斷和分析 /113
4.7 數(shù)據(jù)降維及其應(yīng)用 /115
4.8 其他概率統(tǒng)計模型方法簡介和方法選擇的建議 /128
習(xí) 題4 /136
第5章 面向生物大數(shù)據(jù)挖掘的深度學(xué)習(xí) /138
5.1深度學(xué)習(xí)的概念 /139
5.2深度學(xué)習(xí)的基本方法 /148
5.3深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的基本流程 /155
5.4深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典案例 /159
習(xí) 題5 /169
附錄A R語言 /171
A.1 基礎(chǔ)知識 /171
A.2 R的數(shù)據(jù)操作 /190
A.3 R繪圖 /194
附錄B 重要名詞解釋(按章節(jié)順序排列) /199
附錄C 常用分布表 /211
附錄D 生物案例分析 /217
參考文獻(xiàn) /235
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生物統(tǒng)計學(xué)——生物大數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計模型與機器學(xué)習(xí)方法 作者簡介
寧康，華中科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，生物信息與系統(tǒng)生物學(xué)系系主任，湖北省楚天學(xué)者特聘教授。目前主持國家自然科學(xué)基金項目、科技部重大研究計劃課題等。已在Gut、Genome Biology、Bioinformatics、Nucleic Acids Research、PLoS Genetics、Plant Cell等生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)*學(xué)術(shù)期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，其中以第一作者或通訊作者發(fā)表SCI論文30余篇，文章總引用超過2000次，H指數(shù)23（Google Scholar）。獲得軟件著作權(quán)6項，申請國家發(fā)明專利20余項。擔(dān)任Scientific Reports、Genomics Proteomics & Bioinformatics等國際期刊編委。擔(dān)任中國生物工程學(xué)會-計算生物學(xué)與生物信息學(xué)專業(yè)委員會委員，中國計算機協(xié)會-生物信息學(xué)專業(yè)委員會委員、中國遺傳學(xué)會-生物大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會委員，中國計算機學(xué)會-生物信息學(xué)專業(yè)委員會委員等。擔(dān)任英國生物技術(shù)與生物科學(xué)研究理事會（UK-BBSRC）等基金評委。教授“生物統(tǒng)計學(xué)”、“生物信息學(xué)”等課程，并是4屆iGEM金牌團隊的指導(dǎo)老師。
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