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基于独立成分分析和逻辑回归的基因表达数据肿瘤分类研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
第1章 引言第10-12页
第2章 基本概念第12-16页
   ·白化第12页
   ·鞘度(KURTOSIS)第12-13页
   ·负熵第13-15页
   ·统计独立与相关第15-16页
第3章 独立成分分析(ICA)第16-26页
   ·ICA概述第16页
   ·ICA定义第16-17页
   ·ICA与PCA第17-18页
   ·ICA一般算法第18-20页
   ·FASTICA方法第20-24页
     ·独立性判据(非高斯性最大化判据)第20页
     ·FastICA算法第20-24页
   ·模拟实验第24-26页
第4章 逻辑回归(LOGISTIC REGRESSION)第26-34页
   ·逻辑回归概述第26-27页
   ·定义第27-28页
   ·参数估计及假设检验第28-32页
     ·极大似然函数第29-30页
     ·显著性检验第30-31页
     ·模型拟合检验第31-32页
   ·逻辑回归算法第32-34页
     ·概念介绍第32-33页
     ·操作过程中遇到的问题及解决方案第33-34页
第5章 实验第34-44页
   ·实验数据第34页
   ·实验步骤第34-35页
   ·实验结果分析第35-44页
     ·白血病(Leukemia)数据集第35-37页
     ·结肠癌(Colon Cancer)数据集第37-41页
     ·髓母细胞瘤(Medulloblastoma)数据集第41-44页
第6章 总结与展望第44-46页
参考文献第46-47页

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