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基因表达数据的特征选择及其识别算法研究
| ISBN/价格： | 978-7-03-051961-0:CNY48.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 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 |
| 出版发行项： | 北京:,科学出版社:,2017.5 |
| 载体形态项： | 132页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 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。 |
| 题名主题： | 基因表达 模式识别 研究 |
| 中图分类： | Q786 |
| 个人名称等同： | 陆慧娟 著 |
| 个人名称等同： | 严珂 著 |
| 记录来源： | CN 北京新华书店首都发行所有限公司 20170629 |