Wie können wir feststellen, welche Gene die verschiedenen Prozesse in der Zelle steuern? Wie sind die Menschen aus Afrika ausgewandert und haben sich auf der ganzen Welt ausgebreitet? In diesem Kurs werden wir sehen, dass diese beiden scheinbar unterschiedlichen Fragen mit ähnlichen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens angegangen werden können, die sich aus dem allgemeinen Problem der Einteilung von Datenpunkten in verschiedene Cluster ergeben. In der ersten Hälfte des Kurses werden wir Algorithmen für das Clustern einer Gruppe von Objekten in eine Sammlung von Clustern auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit vorstellen, ein klassisches Problem der Datenwissenschaft, und sehen, wie diese Algorithmen auf Genexpressionsdaten angewendet werden können.
Genomische Datenwissenschaft und Clustering (Bioinformatik V)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Bioinformatik
Dozenten: Pavel Pevzner
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Bioinformatik
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Biowissenschaften
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
<p>Willkommen im Kurs!</p><p>Zu Beginn des Kurses werden wir sehen, wie Algorithmen zum <strong>Clustern </strong>einer Reihe von Datenpunkten uns dabei helfen, herauszufinden, wie Hefe zu so guten Weinmachern wurde. Am Ende dieser E-Mail finden Sie den Bioinformatik-Cartoon zu diesem Kapitel, der mit freundlicher Genehmigung von <a href="http://bearandfox.com" target="_blank" title="Link: http://bearandfox.com">Randall Christopher</a> erstellt wurde und als Kapitelüberschrift im Bestseller <a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">Print Companion</a> der Specializations dient. Wie konnte der Affe einen Wettbewerb im Weintrinken gegen ein winziges Säugetier verlieren? Warum sind Pavel und Phillip Höhlenmenschen geworden? Und wird das Werfen einer Münze ihnen helfen, ihrer ewigen Langeweile zu entkommen, bis sie in die Gegenwart zurückkehren können? Beginnen Sie zu lernen, um es herauszufinden!</p><p><img width="550" alt="" src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg" title="Bild: http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg"></p>
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<p>Willkommen zu Woche 2 des Kurses!</p> <p>In dieser Woche werden wir sehen, wie wir von einer "harten" Zuordnung von Punkten zu Clustern zu einer "weichen" Zuordnung übergehen können, bei der die Grenzen der Cluster ineinander übergehen können. Wir werden auch sehen, wie wir den Lloyd-Algorithmus, den wir in der ersten Woche kennengelernt haben, anpassen können, um einen Algorithmus für Soft Clustering zu entwickeln. Wir werden auch einen anderen Clustering-Algorithmus kennenlernen, das so genannte "hierarchische Clustering", das Objekte in immer größeren Clustern gruppiert.</p>>>
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Geprüft am 21. Juli 2019
In depth and comprehensive coverage of the topics in genetic data analysis.
Geprüft am 10. Juni 2017
the part about EM is the best I know, and first time I understand the EM algorithm.
Geprüft am 11. Nov. 2018
Absolutely fantastic course. Kudos to the course creators.
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