Statistical learning: methodology and efficient algorithms

统计学习:方法论和高效算法

基本信息

  • 批准号:
    386709-2010
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.24万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2015-01-01 至 2016-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The objective of my research is to develop efficient supervised and unsupervised statistical learning tools for the analysis of data from drug discovery and survey sampling. My research on drug discovery focuses on inventing supervised learning methods to capture the complex structure of drug discovery data and identify rare active compounds (rare target problem) as potential drug candidates. Statistical learning in drug discovery seeks to build a model that uses descriptors characterizing molecular structure (explanatory variables) to predict biological activity (response variable). However, the characteristics of drug discovery data can make it difficult to model the relationship between molecular descriptors and biological activity. A supervised learning method based on the mixture model with the consideration of the measurement error of descriptors will be developed to deal with above challenges. This involves model selection determining the number of components in the mixture models, measurement error modeling and development of efficient computer algorithms. My research on the sample survey will focus on inventing unsupervised statistical learning methods to cluster sample survey data with ordered categorical variables and a large amount of missing values. I will focus on clustering observations when variables measured may be ordered categorical with missing values. a model-based clustering algorithm will be developed in Bayesian framework.
我的研究目标是开发有效的监督和非监督统计学习工具,用于分析药物发现和调查抽样的数据。 我对药物发现的研究重点是发明监督学习方法来捕获药物发现数据的复杂结构,并识别罕见的活性化合物(罕见的目标问题)作为潜在的候选药物。药物发现中的统计学习旨在建立一个模型,使用表征分子结构的描述符(解释变量)来预测生物活性(响应变量)。然而,药物发现数据的特征可能导致难以对分子描述符和生物活性之间的关系进行建模。将开发一种基于混合模型并考虑描述符测量误差的监督学习方法来应对上述挑战。这涉及模型选择、确定混合模型中的成分数量、测量误差建模以及高效计算机算法的开发。 我对抽样调查的研究将集中于发明无监督的统计学习方法,以对具有有序分类变量和大量缺失值的抽样调查数据进行聚类。当测量的变量可能被排序为带有缺失值的分类时,我将重点关注聚类观察。将在贝叶斯框架中开发基于模型的聚类算法。

项目成果

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知道了