我们如何推断哪些基因协调细胞中的各种过程？ 人类是如何从非洲迁徙到世界各地的？在这门课上，我们将看到，这两个看似不同的问题可以通过类似的算法和机器学习技术来解决，这些技术产生于将数据点划分为不同群组的一般问题。 在课程的前半部分，我们将介绍基于相似性将一组对象聚类为一组群组的算法（这是数据科学中的一个经典问题），并了解如何将这些算法应用于基因表达数据。
基因组数据科学与聚类（生物信息学 V）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 生物信息学 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
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该课程共有3个模块
<p>欢迎来到课堂！</p><p>在课堂的一开始，我们将看到对一组数据点进行聚类的算法将如何帮助我们确定酵母是如何成为如此优秀的酿酒师的。本邮件底部是本章的生物信息学漫画，由<a href="http://bearandfox.com" target="_blank" title="链接: http://bearandfox.com">兰德尔-克里斯托弗</a>提供，并作为本专业畅销书<a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">印刷版的章节标题</a>。猴子怎么会在饮酒比赛中输给一只小哺乳动物？帕维尔和菲利普为什么会变成穴居人？掷硬币能否帮助他们摆脱永恒的无聊，直到回到现在？开始学习，找出答案！</p><p><img width="550" alt="" src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg" title="图片: http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg"></p>
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
<p>欢迎来到第 2 周的课堂！</p> <p>本周，我们将了解如何从将点 "硬 "分配到聚类转向允许聚类边界融合的 "软 "分配。我们还将了解如何调整我们在第一周遇到的劳埃德算法，以产生一种用于软聚类的算法。我们还将看到另一种称为 "分层聚类 "的聚类算法，它可以将对象分成越来越大的聚类。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
涵盖的内容
2篇阅读材料1个作业
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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MK
已于 Nov 10, 2018审阅
Absolutely fantastic course. Kudos to the course creators.
HW
已于 Jun 9, 2017审阅
the part about EM is the best I know, and first time I understand the EM algorithm.
ZX
已于 Jul 20, 2019审阅
In depth and comprehensive coverage of the topics in genetic data analysis.
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