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『英文書』Cluster and Classification Techniques for the Biosciences

書城自編碼: 2214185
分類:簡體書→原版英文書→科学与技术 Science & Tech
作者: 本社 编
國際書號(ISBN): 9780521618007
出版社: Cambridge University
出版日期: 2006-12-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 246/
書度/開本: 32开 釘裝: 平装

售價:HK$ 1191.5

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Recent advances in experimental methods have resulted in the
generation of enormous volumes of data across the life sciences.
Hence clustering and classification techniques that were once
predominantly the domain of ecologists are now being used more
widely. This book provides an overview of these important data
analysis methods, from long-established statistical methods to more
recent machine learning techniques. It aims to provide a framework
that will enable the reader to recognise the
目錄
Preface page xi
1 Introduction
1.1?Background
1.2?Book structure
1.3?Classification
1.4?Clustering
1.5?Structures in data
1.6?Glossary
1.7?Recommended reading and other resources
2 Exploratory data analysis
2.1?Background
2.2?Dimensionality
2.3?Goodness of fit testing
2.4?Graphical methods
2.5?Variance-based data projections
2.6?Distance-based data projections
2.7?Other projection methods
2.8?Other methods
2.9?Data dredging
2.10?Example EDA analysis
3 Cluster analysis
3.1?Background
3.2?Distance and similarity measures
3.3?Partitioning methods
3.4?Agglomerative hierarchical methods
3.5?How many groups are there?
3.6?Divisive hierarchical methods
3.7?Two-way clustering and gene shaving
3.8?Recommended reading
3.9?Example analyses
4 Introduction to classification
4.1?Background
4.2?Black-box classifiers
4.3?Nature of a classifier
4.4?No-free-lunch
4.5?Bias and variance
4.6?Variable feature selection
4.7?Multiple classifiers
4.8?Why do classifiers fail?
4.9?Generalisation
4.10?Types of classifier
5 Classification algorithms 1
5.1?Background
5.2?Na?ve Bayes
5.3?Discriminant analysis
5.4?Logistic regression
5.5?Discriminant analysis or logistic regression?
5.6?Generalised additive models
5.7?Summary
6 Other classification methods
6.1?Background
6.2?Decision trees
6.3?Support vector machines
6.4?Artificial neural networks
6.5?Genetic algorithms
6.6?Others
6.7?Where next?
7 Classification accuracy
7.1?Background
7.2?Appropriate metrics
7.3?Binary accuracy measures
7.4?Appropriate testing data
7.5?Decision thresholds
7.6?Example
7.7?ROC plots
7.8?Incorporating costs
7.9?Comparing classifiers
7.10?Recommended reading
Appendix A
Appendix B
Appendix C
Appendix D
Appendix E
Appendix F
Appendix G
References
Index

 

 

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