搜索资源列表
bioinformatics by Baxevanis 中文版
- 随着人类基因组计划的实施，通过基因组测序，蛋白质序列测定结构解析等实验，分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据，需要利用现代计算技术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这些数据，还需要对数据进行比对、分析，建立计算模型，进行仿真、预测与验证，因而出现生物信息学，它的出现，极大的促进了分子生物学的发展。-With the human genome project implementation, through genome sequencing, protei
ISM
- ISM 解释型结构模型 根据邻接矩阵求可达矩阵，进行级划分的算法-ISM model to explain structure up under the adjacency matrix matrix, the class division algorithm
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
ISMModel
- 解释结构模型(ISM)的matlab学习程序，通过输入邻接矩阵及其维数，计算出因素的分级，以及可达集、先行集和共同集。-Interpretative Structural Model (ISM) in matlab learning program, by entering the adjacency matrix and its dimension, calculate grading factors, as well as arrive set, first set and a common
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
ISM解释结构模型
- 用于ISM解释结构模型中可达矩阵等的计算和输出。(It is used to calculate and output reachable matrix in ISM interpretive structure model.)