第1章 生物信息学引论 第2章 生物学基础 第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具 第四章 序列分析 第五章 序列比对 第6章 分子系统发生分析 第7章 生物芯片 第8章 后基因组时代的生物信息学

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

◼ Why Data Mining? ◼ What Is Data Mining? ◼ A Multi-Dimensional View of Data Mining ◼ What Kinds of Data Can Be Mined? ◼ What Kinds of Patterns Can Be Mined? ◼ What Kinds of Technologies Are Used? ◼ What Kinds of Applications Are Targeted? ◼ Major Issues in Data Mining ◼ A Brief History of Data Mining and Data Mining Society ◼ Summary

• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例：UV分解用于音乐推荐

如何建立词项词典？ 文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表？ • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题） • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制

• 语言模型 • 什么是概率语言模型？如何比较两个模型？ • 怎样由文档生成语言模型？ • 语言模型的种类 • 语言模型如何应用到IR 中？ • 查询似然模型(Query Likelihood Model) • 平滑的方法：线性插值LM • 扩展的LM 方法

• 概率基础知识 • 概率排序原理 • 二元假设检验与概率排序原理 • 概率排序的实现方式 • BIM模型 • 二值独立概率模型BIM • BIM排序函数的推导 • RSV的估算方法 • BM25模型

• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)

• 2.1 信息检索模型概述 • 2.2 一个简单的搜索示例 • 2.3 倒排索引 • 2.4 布尔检索模型 • 2.5 布尔检索模型的优化与扩展

一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况