本书介绍了机器学习方法的主要内容及其在生物学数据处理中的应用。该书旨在建立整个机器学习技 术的理论基础。其中对机器学习技术的理论基础——贝叶斯概率体系进行了详细介绍，并在此基础 上着重对神经网络、隐马氏模型、概率图模型、系统进化树等方法在生物信息学中的应用作了详细 分析。书中特别列出第十二章介绍了DNA微阵列和基因表达，介绍如何系统应用贝叶斯概率体系 对微阵列数据进行分析。最后以章列举了有关数据库资源和其他公共资源的概述。通过本书的学习可以让读者了解基于数据处理的算法；以及机器学习算法在分子生物学研究中的应用。
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