Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Задачи

Название задачи Работу выполняет Работу рецензируют Задачу предложил Результат
Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример) И.Ю. Торшин
Долгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример) М. Хильдман
Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример) Г.-В. Вебер

Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)

Требуется предложить алгоритм порождения признаков для восстановления регресии. При выборе признаков класс моделей (RBF, обсуждается) и метод выбора (метод моделей наибольшего правдоподобия) будут фиксированы.

Предлагается использовать базу данных "ASTRAL SCOP Genetic Domain Sequences 1.75"[1], архив PDB SEQRES records: astral-scopdom-seqres-gd-all-1.75.fa[2]

Структура данных 

>d1dlya_ a.1.1.1 (A:) Protozoan/bacterial hemoglobin {Green alga (Chlamydomonas eugametos) [TaxId: 3054]}
slfaklggreaveaavdkfynkivadptvstyfsntdmkvqrskqfaflayalggasewk
gkdmrtahkdlvphlsdvhfqavarhlsdtltelgvppeditdamavvastrtevlnmpq
  • d1dlya_ -- идентификатор эксперимента (код файла в PDB),
  • a.1.1.1 -- классификатор белка, иерархическая структура разделена точками,
  • slfaklggreavea... -- последовательность аминокислот (без пробелов и переносов до символа >).

Экзамен

Пока не назначен

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D0%B0_774%2C_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2010»
Личные инструменты