【正文】 ort vector machine regression alogrithm(SVR), AdaBoost, Bagging, subcellular localization, 5lip inhibitors, online prediction server. 上海大學碩士學位論文 2022 年 5 月 VII 目錄 摘要 ................................................................................................................................................ III Abstract ............................................................................................................................................ V 目錄 .............................................................................................................................................. VII 緒論 .................................................................................................................................................. 1 生物信息學簡介 ................................................................................................................ 1 機器學習算法在生物信息學中的應(yīng)用 ........................................................................... 2 QSAR 簡介 .......................................................................................................................... 4 論文的主要內(nèi)容 ............................................................................................................... 5 第一章 機器學習算法 ........................................................................................................... 6 決策樹算法 ....................................................................................................................... 6 算法 ......................................................................................................... 7 隨機決策樹算法 ............................................................................................. 9 隨機森林算法 ............................................................................................... 10 . 集成學習算法 ............................................................................................................... 11 集成學習算法概述 ............................................................................................... 11 AdaBoost 算法 ....................................................................................................... 14 Boosting 算法介紹 ..................................................................................... 14 Adaboost 算法描 述 ..................................................................................... 15 Bagging 算法 ......................................................................................................... 17 Bagging 算法的提出 ................................................................................. 17 Bagging 算法描 述 ...................................................................................... 18 SVM 算法 .......................................................................................................................... 19 統(tǒng)計學習理論 ....................................................................................................... 19 支持向量分類算法 ............................................................................................... 21 最優(yōu)分類面 ................................................................................................ 21 線性可分的情況 ......................................................................................... 21 非線性可分情況 ......................................................................................... 23 支持向量回歸算法 ............................................................................................... 23 ε不敏感損失函數(shù) ...................................................................................... 23 線性回歸情況 ............................................................................................ 24 非線性回歸情況 ........................................................................................ 25 支持向量機核函數(shù) ............................................................................................... 26 本章小結(jié) .......................................................................................................................... 28 第二章 用集成學習算法預測亞細胞定位 ......................................................................... 29 蛋白質(zhì)亞細胞定位的生物學基礎(chǔ) ................................................................................. 30 亞細胞定位預測方法現(xiàn)狀 ............................................................................................. 33 數(shù)據(jù)集以及特征參數(shù)的提取 ......................................................................................... 36 實驗與分析 ..................................................................................................................... 37 預報模型參數(shù)的選擇 ........................................................................................... 37 上海大學碩士學位論文 2022 年 5 月 VIII 預報模型 ............................................................................................................... 39 預報模型驗證 ....................................................................................................... 39 分析與討論 ........................................................................................................... 40 本章小結(jié) ......................................................................................................................... 41 第三章 5脂氧化酶抑制劑的 QSAR 研究 ......................................................................... 42 引言 ................................................................................................................................. 42 材料和方法 ..................................................................................................................... 43 數(shù)據(jù)集 ................................................................................................................... 43 計算機硬件與軟件 ............................................................................................... 43 分子描述符 .........................