大学院
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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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生物データマイニング論
大規模な生命科学データから知識を抽出するための様々な方法を講義する。
This course provides a variety of computational methods for extracting knowledge from large-scale life science data.
This course provides a variety of computational methods for extracting knowledge from large-scale life science data.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47240-38
GFS-MJ6S11L1
生物データマイニング論
津田 宏治
月曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
新領域創成科学研究科
授業計画
1) クラスタリングと次元削減
階層的クラスタリング、k-means 法、PCA、確率モデルによる解釈
2) クラス分類
発現量、表現型からの遺伝子機能予測、決定木、feature selection、k-nearest neighbor、 SVM
3) データマイニング
生物学における構造データ（RNA, 化合物） アイテムセットマイニング グラフマイニング
授業の方法
パワーポイントを使用し、講義ノートをweb配布
MS PowerPoint is used in the course, and copies of PowerPoint presentation files are provided on the web.
成績評価方法
提出された課題を評価する
Evaluation is done via assignments
教科書
特になし
参考書
アルゴリズム
Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, and Clifford Stein
Introduction to Algorithms, MIT Press, ISBN-10: 0072970545
機械学習
C.M.ビショップ著 パターン認識と機械学習上下 丸善出版
ISBN-10: 4621061224
履修上の注意
追試・追レポート等がある場合は、理学部3号館412講義室前掲示板、生物情報HP（http://www.bi.s.u-tokyo.ac.jp/*****）に掲載するので注意すること。
