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内容简介:
本书主要介绍了物理模型和大数据分析方法在生
物分子中的应用,重点介绍了***络、直接耦合分析和机器学习等大数据分析方法。通过阅读本书,读者不仅可以了解网络和机器学习等问题的基础知识,还可以通过小分子结合靶点分析、生物分子相互作用预测和小分子代谢物分类等研究实例,了解相关算法的使用,帮助读者结合自身研究选择合适的大数据分析方法。
本书适合对生物问题感兴趣的物理、数学、化学、生物和计算机专业的研究生阅读,对从事生物物理、生物信息学和分子生物学等研究领域的读者也有参
考价值。
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其它内容:
书籍介绍
本书主要介绍了物理模型和大数据分析方法在生
物分子中的应用,重点介绍了***络、直接耦合分析和机器学习等大数据分析方法。通过阅读本书,读者不仅可以了解网络和机器学习等问题的基础知识,还可以通过小分子结合靶点分析、生物分子相互作用预测和小分子代谢物分类等研究实例,了解相关算法的使用,帮助读者结合自身研究选择合适的大数据分析方法。
本书适合对生物问题感兴趣的物理、数学、化学、生物和计算机专业的研究生阅读,对从事生物物理、生物信息学和分子生物学等研究领域的读者也有参
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网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:7分
使用便利性:8分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:5分
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稳定性:4分
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下载速度很快,我选择的是epub格式
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是个好网站,很便捷
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强烈推荐!无论下载速度还是书籍内容都没话说 真的很良心!
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不仅速度快,而且内容无盗版痕迹。
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:8分
主题深度:8分
文字风格:7分
语言运用:4分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:4分
知识广度:8分
实用性:6分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:9分
情感共鸣:7分
引人入胜:9分
现实相关:8分
沉浸感:6分
事实准确性:7分
文化贡献:5分