基于機器學習的癌癥基因組學數(shù)據(jù)分析方法研究

　　本書針對癌癥基因組學數(shù)據(jù)分析面臨的困難，以機器學習為理論基礎，通過對癌癥特征基因選擇、癌癥樣本分類、癌癥聚類和癌癥亞型預測等問題展開研究與探索，提出了一系列基于機器學習的癌癥基因組學數(shù)據(jù)分析方法。全書共11章，包含5個部分的內容：機器學習與癌癥基因組學數(shù)據(jù)的基礎知識、基于重要性排序的癌癥特征基因選擇、基于樣本擴充及深度學習的癌癥樣本分類、基于圖論及子空間學習的癌癥聚類和基于多組學數(shù)據(jù)融合的癌癥亞型預測。本書提出的機器學習方法，不僅豐富了機器學習理論，也獲得了與癌癥發(fā)生、發(fā)展密切相關的成果，具有一定的理論價值和實用價值。

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