生物信息學(xué)：機器學(xué)習(xí)方法

　　內(nèi)容簡介：　本書介紹了機器學(xué)習(xí)方法的主要內(nèi)容及其在生物學(xué)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。其中對機器學(xué)習(xí)技術(shù)的理論基礎(chǔ)——貝葉斯概率體系進行了詳細介紹，并在此基礎(chǔ)上著重對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、陰馬氏模型以及概率圖模型等方法在生物信息學(xué)中的應(yīng)用作了詳細分析。書中特別列出一章介紹了DNA微陣列和基因表達，以及相關(guān)數(shù)據(jù)的分析方法。本書主要針對兩個讀者群體。一是生物學(xué)和生物化學(xué)研究人員，他們想了解基于數(shù)據(jù)處理的算法；二是物理、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機科學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)者，他們想知道機器學(xué)習(xí)算法在分子生物學(xué)研究中的應(yīng)用。

　　皮埃爾·巴爾迪是美國加州大學(xué)醫(yī)學(xué)院信和計算機科學(xué)系教授、生物化學(xué)系教授，基因組學(xué)和生物信息學(xué)研究所所長。索恩·布魯納克，是丹麥理工大學(xué)生物系教授，生物序列分析中心主任。