普通高等学校十四五规划生命科学类特色教材 生物统计学 生物大数据的概率统计模型与机器学习方法PDF电子书下载

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第1章 生物统计学基础 1

1.1 生物统计学的概念 2

1.2 生物统计学的主要内容 3

1.3 生物统计学发展概况 4

1.4 常用统计学术语 5

习题1 8

第2章 传统生物统计学及其应用 9

2.1 试验资料的搜集与整理 9

2.2 生物统计量的计算和表征及其应用 16

2.3 生物数据的分布分析及其应用 20

2.4 针对生物数据的假设检验及其应用 28

习题2 45

第3章 生物大数据的特征与挑战 47

3.1 生物大数据的发展史和大数据属性 48

3.2 生物大数据的特征 50

3.3 生物大数据研究面临的挑战 52

3.4 生物大数据分析的常规方法 53

3.5 生物大数据研究经典案例分析 58

3.6 生物大数据研究趋势 62

习题3 64

第4章 生物大数据与概率统计模型 65

4.1 大数据机器学习基础 66

4.2 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）及其应用 69

4.3 进化树的概率模型 96

4.4 Motif finding中的概率模型 101

4.5 聚类方法和基因表达数据分析 109

4.6 基因网络推断和分析 113

4.7 数据降维及其应用 115

4.8 其他概率统计模型方法简介和方法选择的建议 128

习题4 136

第5章 面向生物大数据挖掘的深度学习 138

5.1 深度学习的概念 139

5.2 深度学习的基本方法 148

5.3 深度学习应用于生物大数据分析的基本流程 155

5.4 深度学习应用于生物大数据分析的经典案例 159

习题5 169

附录A R语言 171

A.1 基础知识 171

A.2 R的数据操作 190

A.3 R绘图 194

附录B 重要名词解释（按章节顺序排列） 199

附录C 常用分布表 211

附录D 生物案例分析 217

参考文献 235

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