生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法--聚文网

精选

¥5.83

世界图书名著昆虫记绿野仙踪木偶奇遇记儿童书籍彩图注音版

¥5.39

正版世界名著文学小说名家名译中学生课外阅读书籍图书批发 70册

¥8.58

简笔画10000例加厚版2-6岁幼儿童涂色本涂鸦本绘画本填色书正版

¥5.83

世界文学名著全49册中小学生青少年课外书籍文学小说批发正版

¥4.95

全优冲刺100分测试卷一二三四五六年级上下册语文数学英语模拟卷

¥8.69

父与子彩图注音完整版小学生图书批发儿童课外阅读书籍正版1册

¥24.2

好玩的洞洞拉拉书0-3岁宝宝早教益智游戏书机关立体翻翻书4册

¥7.15

幼儿认字识字大王3000字幼儿园中班大班学前班宝宝早教启蒙书

¥11.55

用思维导图读懂儿童心理学培养情绪管理与性格培养故事指导书

¥19.8

少年读漫画鬼谷子全6册在漫画中学国学小学生课外阅读书籍正版

¥64

科学真好玩

¥12.7

一年级下4册·读读童谣和儿歌

¥38.4

原生态新生代(传统木版年画的当代传承国际研讨会论文集)

¥11.14

法国经典中篇小说

¥11.32

上海的狐步舞--穆时英(中国现代文学馆馆藏初版本经典)

¥21.56

猫的摇篮(精)

¥30.72

幼儿园特色课程实施方案/幼儿园生命成长启蒙教育课程丛书

旧时风物(精)

三希堂三帖/墨林珍赏

寒山子庞居士诗帖/墨林珍赏

苕溪帖/墨林珍赏

楷书王维诗卷/墨林珍赏

兰亭序/墨林珍赏

祭侄文稿/墨林珍赏

蜀素帖/墨林珍赏

真草千字文/墨林珍赏

进宴仪轨(精)/中国古代舞乐域外图书

舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

本书主要基于作者近年来教授本科生“生物统计学”和研究生“生物信息学”等课程资料，同时参考了国内外众多顶级教学和科研资料编写而成。本书共分为5章：第1章介绍生物统计学的基础概念和基本研究方法；第2章介绍传统生物统计学方法及其应用，包括试验资料的搜集与整理、生物统计量的计算和表征、假设检验及其应用等；第3章介绍生物大数据的特征与挑战，包括生物大数据的特征、生物大数据分析的常规方法、生物大数据经典案例分析等；第4章介绍生物大数据与概率统计模型，包括大数据机器学习基础、聚类降维、概率统计模型方法等；第5章介绍面向生物大数据挖掘的深度学习，包括深度学习的概念及方法、深度学习应用于生物大数据分析的基本流程和经典案例等。每章都附有练习题，供读者参考。本书具有一定的深度和广度，可以作为生物统计学、生物大数据及机器学习相关课程的教学参考书，也可供生物学、统计学、机器学习、生物大数据等领域的科学工作者阅读。

作者简介

宁康，华中科技大学生命科学与技术学院教授，博士生导师，生物信息与系统生物学系系主任，湖北省楚天学者特聘教授。目前主持国家自然科学基金项目、科技部重大研究计划课题等。已在Gut、Genome Biology、Bioinformatics、Nucleic Acids Research、PLoS Genetics、Plant Cell等生物学、医学和生物信息学顶级学术期刊发表学术论文50余篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文30余篇，文章总引用超过2000次，H指数23（Google Scholar）。获得软件著作权6项，申请国家发明专利20余项。担任Scientific Reports、Genomics Proteomics & Bioinformatics等国际期刊编委。担任中国生物工程学会-计算生物学与生物信息学专业委员会委员，中国计算机协会-生物信息学专业委员会委员、中国遗传学会-生物大数据专业委员会委员，中国计算机学会-生物信息学专业委员会委员等。担任英国生物技术与生物科学研究理事会（UK-BBSRC）等基金评委。教授“生物统计学”、“生物信息学”等课程，并是4届iGEM金牌团队的指导老师。

第1章生物统计学基础 /1 1.1 生物统计学的概念 /2 1.2 生物统计学的主要内容 /3 1.3 生物统计学发展概况 /4 1.4 常用统计学术语 /5 习题1 /8 第2章传统生物统计学及其应用 /9 2.1 试验资料的搜集与整理 /9 2.2 生物统计量的计算和表征及其应用 /16 2.3 生物数据的分布分析及其应用 /20 2.4 针对生物数据的假设检验及其应用 /28 习题2 /45 第3章生物大数据的特征与挑战 /47 3.1 生物大数据的发展史和大数据属性 /48 3.2 生物大数据的特征 /50 3.3 生物大数据研究面临的挑战 /52 3.4 生物大数据分析的常规方法 /53 3.5 生物大数据研究经典案例分析 /58 3.6 生物大数据研究趋势 /62 习题3 /64 第4章生物大数据与概率统计模型 /65 4.1 大数据机器学习基础 /66 4.2 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)及其应用 /69 4.3 进化树的概率模型 /96 4.4 Motif finding中的概率模型 /101 4.5 聚类方法和基因表达数据分析 /109 4.6 基因网络推断和分析 /113 4.7 数据降维及其应用 /115 4.8 其他概率统计模型方法简介和方法选择的建议 /128 习题4 /136 第5章面向生物大数据挖掘的深度学习 /138 5.1深度学习的概念 /139 5.2深度学习的基本方法 /148 5.3深度学习应用于生物大数据分析的基本流程 /155 5.4深度学习应用于生物大数据分析的经典案例 /159 习题5 /169 附录A R语言 /171 A.1 基础知识 /171 A.2 R的数据操作 /190 A.3 R绘图 /194 附录B 重要名词解释(按章节顺序排列) /199 附录C 常用分布表 /211 附录D 生物案例分析 /217 参考文献 /235

生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法

库存： {{selectedSku?.stock}} 库存充足