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Support vector machine learning from heterogeneous data: an empirical analysis using protein sequence and structure

机译:支持从异类数据进行向量机学习:使用蛋白质序列和结构的经验分析

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摘要

Motivation: Drawing inferences from large, heterogeneous sets of biological data requires a theoretical framework that is capable of representing, e. g. DNA and protein sequences, protein structures, microarray expression data, various types of interaction networks, etc. Recently, a class of algorithms known as kernel methods has emerged as a powerful framework for combining diverse types of data. The support vector machine (SVM) algorithm is the most popular kernel method, due to its theoretical underpinnings and strong empirical performance on a wide variety of classification tasks. Furthermore, several recently described extensions allow the SVM to assign relative weights to various datasets, depending upon their utilities in performing a given classification task.
机译:动机:从大量不同种类的生物学数据中得出推论需要一个能够代表例如人类的理论框架。 G。 DNA和蛋白质序列,蛋白质结构,微阵列表达数据,各种类型的相互作用网络等。近来,一类称为核方法的算法已经成为组合各种类型数据的强大框架。支持向量机(SVM)算法是最流行的内核方法,这是由于其理论基础和对各种分类任务的强大经验性能所致。此外,最近的一些扩展允许SVM根据不同数据集在执行给定分类任务中的效用为它们分配相对权重。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2006年第22期|p. 2753-2760|共8页
  • 作者

    Lewis DP; Jebara T; Noble WS;

  • 作者单位

    Univ Washington, Dept Comp Sci & Engn, Dept Genome Sci, Seattle, WA 98195 USA;

    Columbia Univ, Dept Comp Sci, New York, NY 10027 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物科学;
  • 关键词

    ALIGNMENT; KERNEL;

    机译:对齐;内核;
  • 入库时间 2022-08-17 23:49:54

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