Hlavní stránka > Výsledky hledání: Athanasiadis, Savvas
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
The small sample size problem in gene expression tasks
 Athanasiadis, Savvas ; Duintjer Tebbens, Erik Jurjen (vedoucí práce) ; Kalina, Jan (oponent)
Univerzita Karlova v Praze Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra biofyziky a fyzikální chemie Kandidát: Savvas Athanasiadis Školitel: Jurjen Duintjer Tebbens Název diplomové práce: The small sample size problem in gene expression tasks Práce se zabývá klasifikací genů do nádorových typů na základě je- jich genových expresí. Počet proměnných (aminokyselin), které mají být zk- oumány, je typicky velmi vysoký (v tisících), zatímco je drahé a časově náročné analyzovat velký počet genů; obvykle maximálně desítky z nich jsou k dispozici. Kombinace malého počtu vzorku s velkým počtem proměnných činí standardní metody statistické klasifikace nevhodnými. Práce se zaměřuje na modifikaci klasické metody klasifikace, Fisherova lineární diskriminační analýza, pro případ, kde počet vzorků je menší než počet proměnných. Navrhuje zlepšenou strategii pro testování této modi- fikace a to metodou křížové validace typu leave-one-out. Pomocí aktualizace zúčastněných kovariančních matic s maticemi nízké hodností, lze dosáhnout řádové snížení výpočetních nákladů v metodě křížové validace. Požadavky na paměť jsou též sníženy.
Úplný záznam
The small sample size problem in gene expression tasks
 Athanasiadis, Savvas ; Duintjer Tebbens, Erik Jurjen (vedoucí práce) ; Kalina, Jan (oponent)
Univerzita Karlova v Praze Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra biofyziky a fyzikální chemie Kandidát: Savvas Athanasiadis Školitel: Jurjen Duintjer Tebbens Název diplomové práce: The small sample size problem in gene expression tasks Práce se zabývá klasifikací genů do nádorových typů na základě je- jich genových expresí. Počet proměnných (aminokyselin), které mají být zk- oumány, je typicky velmi vysoký (v tisících), zatímco je drahé a časově náročné analyzovat velký počet genů; obvykle maximálně desítky z nich jsou k dispozici. Kombinace malého počtu vzorku s velkým počtem proměnných činí standardní metody statistické klasifikace nevhodnými. Práce se zaměřuje na modifikaci klasické metody klasifikace, Fisherova lineární diskriminační analýza, pro případ, kde počet vzorků je menší než počet proměnných. Navrhuje zlepšenou strategii pro testování této modi- fikace a to metodou křížové validace typu leave-one-out. Pomocí aktualizace zúčastněných kovariančních matic s maticemi nízké hodností, lze dosáhnout řádové snížení výpočetních nákladů v metodě křížové validace. Požadavky na paměť jsou též sníženy.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English