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题名:
基因表达数据的特征选择及其识别算法研究
    
 
作者: 陆慧娟 , 严珂 著
分册:  
出版信息: 北京   科学出版社  2017.5
页数: 132页
开本: 24cm
丛书名:
单 册:
中图分类: Q786
科图分类:
主题词: 基因表达--模式识别--研究
电子资源:
ISBN: 978-7-03-051961-0
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314    @a陆慧娟,女,博士,浙江省高校教学名师,包兆龙包玉刚中国留学生奖学金获得者。现为中国计算机学会杰出会员、理事,数据库、协同计算专业委员会委员等。
314    @a严珂,男,新加坡国立大学博士,阿联酋马斯达尔研究所博士后,中国计量大学讲师、硕士生导师。
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330    @a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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    基因表达数据的特征选择及其识别算法研究/陆慧娟,严珂著.-北京:科学出版社,2017.5
    132页;24cm
    
    
    ISBN 978-7-03-051961-0:CNY48.00
    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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正题名:基因表达数据的特征选择及其识别算法研究     索取号:Q786/204         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1022990   210229901   第二样本阅览室/ [索取号:Q786/204] 在馆    
2 1022991   210229910   第三借阅区/ [索取号:Q786/204] 在馆    
3 1022992   210229929   第三借阅区/ [索取号:Q786/204] 在馆    
4 1022993   210229938   密集书库-生命科学系/ [索取号:Q786/204] 在馆    
5 1022994   210229947   第三借阅区/ [索取号:Q786/204] 在馆    
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