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基于机器学习的代谢组学数据的分类分析
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
1. 绪论第7-11页
    1.1. 研究背景与意义第7页
    1.2. 研究现状概述第7-8页
        1.2.1. 机器学习概述第7-8页
        1.2.2. 代谢组学概述第8页
    1.3. 研究方法第8-9页
        1.3.1. 代谢组学数据采集第8-9页
        1.3.2. 代谢组学数据分析第9页
    1.4. 本文结构第9-11页
2. 机器学习算法第11-16页
    2.1. 偏最小二乘判别分析第11-13页
    2.2. 人工神经网络第13-14页
    2.3. 极限学习机(Extreme Learning Machine)第14-15页
    2.4. 机器学习方法选择小结第15-16页
3. 支持向量机(SVM)第16-22页
    3.1. 统计学习基本理论第16-18页
        3.1.1. 泛化能力第16页
        3.1.2. VC维第16页
        3.1.3. 结构风险最小化第16-18页
    3.2. SVM分类第18页
    3.3. 最优超平面第18-19页
    3.4. 拉格朗日问题推导第19-21页
    3.5. SVM核技巧第21-22页
4. SVM在R中具体实现过程第22-38页
    4.1. 开发工具介绍第23-26页
        4.1.1. R语言第23页
        4.1.2. R语言的特点第23-24页
        4.1.3. 开发环境与工具包第24-26页
    4.2. Classyfire——使用SVM分类第26-29页
        4.2.1. Classyfire第26-28页
        4.2.2. 支持向量机优化与集成第28页
        4.2.3. 置换测试第28-29页
    4.3. 数据集与代码实现第29-32页
    4.4. 实验的结果第32-38页
        4.4.1. 分类函数说明第32-33页
        4.4.2. 分类准确度说明第33页
        4.4.3. 实验结果分析第33-38页
5. 总结与展望第38-39页
参考文献第39-42页
附录第42-43页
致谢第43页

 
 
论文编号BS4084980,这篇论文共43
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