支持向量机在DNA数据分析中的应用研究.pdf

  本文关键词：支持向量机在DNA数据分析中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

分类号： 学校代码： 10165 1000723 密级： 学 号：20121 遣掌坪筢大学 硕士学位论文 支持向量机在DNA数据分析中的应用研究 作者姓名： 刘小菲 学科、专业： 概率论与数理统计 研究方向： 统计学习与应用 导师姓名： 孙德山副教授 2015年4月 万方数据 学位论文独创性声明 本人承诺：所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注和 致谢的地方外，不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果，其他同志的研究成果对本人的 启示和所提供的帮助，均已在论文中做了明确的声明并表示谢意。 学位论文作者签名：―j釜蜱 学位论文版权的使用授权书 本学位论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定，，及学校有 权保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘，允许论文被查阅和借阅。本文授权 辽宁师范大学，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后使用本授权书。 学位论文作者签名：―迎 指导教师签名：壶蔓 签名日期。 ∞旷年p多 日 万方数据 辽宁师范大学硕士学位论文 摘 要 统计学习理论是在20世纪90年代逐渐成熟的一个比较完善的机器学习理论。以这 Vector 种理论为基础的支持向量机 Support 相比能够较好的解决小样本学习问题、具有很好的鲁棒性以及低的运算成本。实现这种 理论的支持向量机算法已经成为机器学习和知识挖掘的重要工具。 生物信息学是生命科学、数学、计算机科学等学科交汇而成的一门交叉学科，而 DNA序列是生物信息学中具有代表性的一类数据。

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