内容介绍
本书与宁康主编的《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》配套使用。本书汇集生物统计学的大量习题，这些训练对掌握生物统计学这门学科十分必要。全书共有1000多道习题，内容涵盖生物统计学基础、传统生物统计学及其应用、生物大数据的特征与挑战、生物大数据与概率统计模型、面向生物大数据挖掘的深度学习。本书习题均有答案或提示。 本书习题通俗易懂，具有一定的深度和广度，可以作为生物统计学、生物大数据和机器学习相关课程的教学参考书，也可以作为生物学、统计学、机器学习、生物大数据等领域科学工作者的参考书。
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- 第1章 生物统计学基础/1
- 一、名词解释/1
- 二、单项选择题/3
- 三、多项选择题/15
- 四、简答题/18
- 五、计算题/20
- 第2章 传统生物统计学及其应用/24
- 一、名词解释/24
- 二、单项选择题/25
- 三、多项选择题/30
- 四、简答题/31
- 五、计算题/32
- 第3章 生物大数据的特征与挑战/44
- 一、名词解释/44
- 二、单项选择题/45
- 三、多项选择题/48
- 四、简答题/48
- 五、计算题/50
- 第4章生物大数据与概率统计模型/53
- 一、名词解释/53
- 二、单项选择题/58
- 三、多项选择题/82
- 四、简答题/96
- 五、计算题/112
- 第5章 面向生物大数据挖掘的深度学习/116
- 一、名词解释/116
- 二、单项选择题/119
- 三、多项选择题/123
- 四、简答题/126
- 五、计算题/138
- 附录A 箱线图绘制/139
- 附录B 标准正态分布表/140
- 附录C t分布上侧分位数表/142
- 附录D F分布临界值表/144
- 附录E 伽马分布/147
- 附录F 泊松分布/148
- 附录G 贝叶斯推断/149
- 附录H 马尔科夫模型/150
- 附录I 隐马尔科夫模型/152
- 附录J K均值聚类过程/154
- 附录K 深度学习框架/156
- 参考答案/158
- 参考文献/198
