Nature BiotechnologyにPrimerという企画コーナーがあって、いろんなデータ解析手法が紹介されている。
バイオインフォマティックスに興味がある読者を対象にした内容ではあるけれど、例えば神経科学でニューロン活動の解析をする人たちも、同じ手法を使っていたりする。
「よう知らんけど名前くらいは聞いたことある」
「周りはみんな知ってそうだけど、いまさら知らんとはよう言わん」
「解析プログラムがあるから使ってるけど、実は原理的なこと知らんぞ」
といった手法の概要を知ることができて、このコーナーでこっそり勉強できる。
とにかく、このコーナーは役に立っているので、今回のエントリーでは、過去のPrimerへのリンク集を順不同で作ってみます。（関係なさそうな記事は省きました。）
principle component analysis (wikipedia)
clustering (wikipedia)
expectation maximization algorithm (wikipedia)
support vector machine (wikipedia)
artificial neural network (wikipedia)
hidden Markov model (wikipedia)
decision tree (wikipedia)
Bayesian statistics (wikipedia)
Bayesian network inference (wikipedia)
dynamic programming (wikipedia)
関連情報
このあたりの情報をもっともっとしっかり勉強したい場合は、BishopさんのPattern Recognition and Machine Learningがベストか？
訳本あり。
matlabのfunctionも、ググれば大抵ひっかかるようです。
こちらやこちらなどなど。
10/11/2008
生物学者のためのデータ解析入門？：Nature BiotechnologyのPrimer集
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2 comments:
はじめまして。誰かのブログにから、何げなくはいってびっくり。私が、進みたかった道を着実に歩いていらっしゃる。感動。
17年前にダンナについて東京を去り、パロアルトに来た時は、さあこれから、ベイジアン統計学をやるぞ!と思っていたのに、3人の子育てに追われて、今やただのおばさんみたいになってきた。どこにも所属していないし。思えば、高校時代、哲学に目覚めて、文科系に行ってしまい、その先にたどり着いたのが、教育心理学。高校の時には、心理学は脳科学のように進んでいる、と勘違いしたのが、私の間違いの始まり。
まだ、詳しく読んでいないけれど、「依然相関現象を追っているだけで．．．」と言うShuzoさんの表現にもびっくり。やはり、まだ、そのような状態なのか。
通常、学生は、学部辺りから、本格的に論文を読んで、卒業時、あるいは、修士論文で、もう、専門的な論文を書いているし、要求もされる。と、いうことは、4年もあれば、最低限の論文が書けるようになる、とも言える。
私も、もう何年かで子育てが終わったら、難しいかもしれないけれど、脳研究方面に行きたい。人生やり直しって感じ。そのための、予習として、このブログ、これからも楽しみにしています。
なんか、私の決意ばっか書いているみたいですみません。伏線的には、がんばってください、と言いたかったのです。
ピロリさん、はじめまして。
> なんか、私の決意ばっか書いているみたいですみません。
とんでもないです。
ピロリさんのような方からコメントをいただけてうれしいです。
これからもよろしくお願いします。
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