生命情報処理における機械学習　多重検定と推定量設計

創薬や医療、農業、環境問題に情報科学が果たす役割と実際の手法がわかる。生命科学の基礎のキソからスタートする親切な設計。検定の多重度に対する新しい対応法を紹介した。配列解析における推定量設計を古典的方法から最新情報まで解説する。

機械学習に携わる技術者向け。
必要な生命科学の基礎を述べ、遺伝子解析に使われる多重検定を解説する。
また、複数の具体例を通して推定量を設計する方法を紹介した。
大規模データを生命科学の発見につなげる道筋がわかる。


【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的な
アルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な
内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学
院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている
研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第3期として、以下の3点を刊行！

劣モジュラ最適化と機械学習　　河原 吉伸／永野 清仁･著
スパース性に基づく機械学習 冨岡 亮太･著
生命情報処理における機械学習 瀬々 潤／浜田 道昭･著


第4期の刊行は2016年4月、第5期の刊行は2016年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

第１章　計算機科学者のための生命科学入門（生命に流れる情報
親から子へと受け継がれる情報　ほか）
第２章　多重検定と無限次数多重検定法（仮説検定
多重検定　ほか）
第３章　推定量設計の理論と方法（バイオインフォマティクスにおける推定問題
記法、記号　ほか）
付録Ａ　進んだ話題についての補足説明（任意のギャップコストの場合の動的計画法
局所アラインメント　ほか）

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