• 基因表达数据的特征选择及其识别算法研究
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基因表达数据的特征选择及其识别算法研究

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天津武清
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作者陆慧娟,严珂

出版社科学出版社

ISBN9787030519610

出版时间2018-01

装帧平装

开本其他

定价48元

货号25094724

上书时间2024-11-19

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品相描述:全新
商品描述
导语摘要
为了有效处理基因表达数据,本书从数据集和分类器两个方向入手进行讨论。在数据集方面,采用不同算法进行特征选择,选择与分类目标密切相关的基因提高分类器模型的泛化性能。在分类器方面构建训练集,利用集成方法提高旋转森林的分类精度和稳定性:利用改进后的粒子群算法优化核超限学习机的内权参数,提高分类器的分类精度:根据输出不一致测度,进行相异性集成,提高分类模型的分类精度和稳定性:通过在超限学习机模型中嵌入误分代价因素,实现对肿瘤的代价敏感分类。本书从机器学习的视角,提出了若干前沿的特征选择与分类算法,为后续基因表达数据识别的相关研究奠定了基础。

内容摘要
为了有效处理基因表达数据,本书从数据集和分类器两个方向入手进行讨论。在数据集方面,采用不同算法进行特征选择,选择与分类目标密切相关的基因提高分类器模型的泛化性能。在分类器方面构建训练集,利用集成方法提高旋转森林的分类精度和稳定性:利用改进后的粒子群算法优化核超限学习机的内权参数,提高分类器的分类精度:根据输出不一致测度,进行相异性集成,提高分类模型的分类精度和稳定性:通过在超限学习机模型中嵌入误分代价因素,实现对肿瘤的代价敏感分类。本书从机器学习的视角,提出了若干前沿的特征选择与分类算法,为后续基因表达数据识别的相关研究奠定了基础。

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