Применение методов машинного обучения для анализа генных экспрессий

Задача данной курсовой работы заключается в изучении основных методов машинного
обучения, решающих задачу классификации, и применении этих методов для участия в
научном вызове RSCTC'2010 Discovery Challenge, Basic Track.

1. Постановка задачи
2. Рассматриваемые методы машинного обучения
 Отбор признаков
o Критерий 1
o Критерий 2
 Методы классификации
o ДСМ-метод порождения гипотез
o Ещё один метод
o Деревья решений
o Метод ближайшего соседа
o Метод опорных векторов
3. Применение методов к данным из генных экспрессий
 Правила научного вызова
o Описание данных
o Оценка результатов классификации
 Применение методов классификации и отбора признаков
o ДСМ-метод
o Деревья решений
o Ещё один метод
o Метод ближайшего соседа
o Метод опорных векторов, SVM
o Смешанное применение методов
 Финальные результаты
4. Выводы