机读格式显示(MARC)

• 000 01239nam0 2200241 450

• 001 0000497453

• 005 20181211181600.0

• 010 __ |a 978-7-03-051961-0 |d CNY48.00

• 100 __ |a 20170622d2017 em y0chiy0110 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a y z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 基因表达数据的特征选择及其识别算法研究 |A ji yin biao da shu ju de te zheng xuan ze ji qi shi bie suan fa yan jiu |b 专著 |f 陆慧娟，严珂著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2017.05

• 215 __ |a 132页 |d 24cm

• 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。还从机器学习的视角，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。

• 606 0_ |a 基因表达 |A Ji Yin Biao Da |x 模式识别 |x 研究

• 690 __ |a Q786 |v 5

• 701 _0 |a 陆慧娟 |A lu hui juan |c (女) |4 著

• 701 _0 |a 严珂 |A yan ke |4 著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20181211

• 905 __ |a LIB |d Q786/7