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蛋白质结构预测:支持向量机的应用轻纺孙向东等编

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北京丰台

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作者孙向东等编

出版社科学出版社

ISBN9787030223876

出版时间2018-05

装帧平装

开本16

定价68元

货号xhwx_1201700306

上书时间2024-12-25

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前言
章  蛋白质结构预测概述
  1.1  蛋白质预测基本方法简介
  1.2  蛋白质二级结构和结构域预测方法简介
第2章  相关知识背景
  2.1  生物信息学
    2.1.1  生物信息学的定义、目的、内容和发展趋势
    2.1.2  基因组学
    2.1.3  蛋白质组学
    2.1.4  数据库
  2.2  蛋白质序列、结构与功能的关系
  2.3  机器学
    2.3.1  机器学的定义和特点
    2.3.2  基本的机器学模型
    2.3.3  机器学方法分类
    2.3.4  应用于生物信息学领域的机器学方法
第3章  统计学理论
  3.1  学问题的表示方法
    3.1.1  概述
    3.1.2  学问题的一般表示
    3.1.3  学问题的模型
    3.1.4  经验风险小化原则
    3.1.5  复杂和推广能力
    3.1.6  模式识别问题
  3.2  统计学理论的四个部分
    3.2.1  学过程的一致
    3.2.2  学过程收敛速度的界
    3.2.3  控制学过程推广能力的理论
第4章  构造支持向量机
  4.1  优化理论
    4.1.1  问题公式化
    4.1.2  拉格朗理论
    4.1.3  kkt理论
  4.2  支持向量机
    4.2.1  支持向量机基本简介
    4.2.2  线分类
    4.2.3  非线分类
    4.2.4  多重分类
第5章  应用千支持向量机的主要算法
  5.1  支持向量机算法中目前的研究状况
  5.2  分解算法
  5.3  顺序小优化算法
    5.3.1  顺序小优化算法的
    5.3.2  两个拉格朗乘子的优化问题
    5.3.3  选择待优化拉格朗乘子的启发式方法
    5.3.4  每次小优化后的重置工作
    5.3.5  顺序小优化算法的特点和优势
第6章  libsvm简介
  6.1  公式
    6.1.1  c-支持向量分类(二元)

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