「人工知能」といわれる手法のしくみを学ぶ入門書
バイオインフォマティクスで重要な各種手法を原理から理解
統計学など古典的な手法からはじめ，現在主流となっている実用的な技術まで扱う．
最小限の数式と図や具体例で平易に解説

【主な目次】
1.　バイオインフォマティクス概観
1.1　分子生物学概観
1.2　ゲノムと遺伝子
1.3　バイオインフォマティクスにおける研究課題
1.4　バイオインフォマティクス・データとその表現法
1.5　予備知識と数学記号
1.6　配列アラインメント
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2.　クラス分類
2.1　k近傍法
2.2　単純ベイズ法
2.3　決定木とランダムフォレスト
2.4　サポートベクターマシン
2.5　線形判別分析
2.6　ベイジアンネットワーク
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3.　回帰とパラメータ推定
3.1　線形回帰
3.2　ロジスティック回帰
3.3　一般化線形モデル
3.4　正則化回帰
3.5　隠れマルコフモデル
3.6　条件つきマルコフ場
3.7　変分ベイズ法
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4.　クラスタリング
4.1　階層型クラスタリング
4.2　k平均法
4.3　自己組織化マップ
4.4　混合正規分布
4.5　スペクトラルクラスタリング
4.6　バイクラスタリング
4.7　リスタートつきランダムウォーク
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5.　行列分解
5.1　行列分解の意味
5.2　固有値分解
5.3　特異値分解
5.4　非負値行列因子分解
5.5　行列の同時分解
5.6　正則化項つき行列分解
5.7　テンソル分解
5.8　高次特異値分解
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6.　次元削減・可視化
6.1　特徴選択
6.2　主成分分析
6.3　正準相関分析
6.4　多次元尺度構成法
6.5　t-SNE
6.6　UMAP
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7.　ニューラルネットワーク
7.1　ニューロンとネットワーク
7.2　誤差逆伝播法
7.3　畳み込みニューラルネットワーク
7.4　グラフ畳み込みネットワーク
7.5　回帰型ニューラルネットワーク
7.6　LSTM
7.7　自己符号化器
7.8　変分自己符号化器
7.9　アテンション
7.10　敵対的生成ネットワーク
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文献
索引