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生物信息学 机器学习方法
（法）皮埃尔·巴尔迪（Pierre Baldi），（丹）索恩·布鲁纳克（Soren Brunak）著；张东晖等译2003 年出版405 页ISBN：780073708X本书针对信息生物学领域最重要的数据处理问题，介绍机器学习方法这种海量数据处理的理想技术。
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基于机器学习的蛋白质相互作用与功能预测
邓磊，关佶红著2018 年出版163 页ISBN：9787560878317本文采用机器学习的方法，研究了蛋白质相互作用和功能预测的几个重要方面：蛋白质相互作用位点预测、蛋白质相互作用能量热点（Hot Spots）预测、蛋白质相互作用预测和蛋白质功能预测。提出了一系列的蛋白质相互作...
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生物信息学中的数据挖掘方法及应用
梁艳春等著2011 年出版206 页ISBN：9787030326584生物信息学是一门新兴的交叉学科，本书针对该领域的一些前沿课题，在简要介绍基因组学和转录组学基础知识及有关研究方向的背景后，以数据挖掘算法为中心，系统地介绍了机器学习、统计学习及多种智能算法在生物信息...
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SPSS 20.0在生物统计中的应用
方洛云，周先林主编2014 年出版146 页ISBN：9787565511387本书应用大量实例介绍了SPSS 20.0在生物统计中的常用分析方法，包括t检验、方差分析、协方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析、非参数检验、聚类分析、主成分分析等，并对输出结果各部分做出详细的分析与说...
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面向生态学数据的贝叶斯统计 层次模型算法和R编程
（美）克拉克（Clark，J.S.）著2013 年出版598 页ISBN：9787030368522本书以当前生态学的主流方向与核心课题为分析对象，涵盖了生态学研究的主要问题和相关数据类型；采用经典统计和BayeS统计结合与对比的形式，以当前最受欢迎的免费统计应用软件R为工具，详尽解剖了许多研究思路和分...
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