基于Bagging Dtrace模型的基因差异网络分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 问题引入 | 第9-10页 |
| 1.2.1 生物医学问题 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机器学习问题 | 第10页 |
| 1.3 本文的研究动机 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的贡献与创新点 | 第12页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 理论背景 | 第13-20页 |
| 2.1 Lasso模型及其应用 | 第13-14页 |
| 2.2 高斯图模型及其应用 | 第14-15页 |
| 2.3 算法 | 第15-18页 |
| 2.3.1 近端梯度算法及其应用 | 第15-17页 |
| 2.3.2 Bagging集成算法 | 第17-18页 |
| 2.4 差异网络估计模型 | 第18-20页 |
| 2.4.1 图Lasso模型及其应用 | 第18-19页 |
| 2.4.2 Dtrace模型及其应用 | 第19-20页 |
| 第三章 基于Bagging算法的基因差异网络模型 | 第20-24页 |
| 3.1 模型框架 | 第20-21页 |
| 3.2 基于Bagging算法的基因差异网络估计 | 第21-23页 |
| 3.3 参数选择 | 第23-24页 |
| 第四章 实验分析 | 第24-27页 |
| 4.1 模拟实验 | 第24-26页 |
| 4.1.1 生成数据 | 第24页 |
| 4.1.2 模拟结果 | 第24-26页 |
| 4.2 实例研究 | 第26-27页 |
| 4.2.1 乳腺癌数据来源 | 第26页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第26-27页 |
| 第五章 总结与展望 | 第27-29页 |
| 5.1 总结 | 第27-28页 |
| 5.2 展望 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-33页 |
| 致谢 | 第33页 |
