18、基于机器学习的药物 - 基因相互作用及NBA球员职业生涯表现预测

基于机器学习的药物 - 基因相互作用及NBA球员职业生涯表现预测

1 引言

在当今科技发展的背景下，机器学习在不同领域展现出强大的应用潜力。在生物领域，预测药物 - 基因相互作用有助于为特定基因选择有效的药物；在体育领域，预测NBA球员的职业生涯表现能为球队管理和教练决策提供重要参考。

2 预测药物 - 基因相互作用

2.1 机器学习方法分类

目前基于机器学习的度量方法可分为三类：
1. 特征向量法 ：一般机器学习的输入由特征向量表示，在药物 - 靶点相互作用实例中，特征向量通过结合给定药物的（结构）化学描述符和靶点序列生成，可使用标准机器学习方法，如支持向量机（SVM）。
2. 相似度法 ：需生成药物和靶点的相似度矩阵，这些矩阵已用于多种方法，包括推荐系统、核回归、拉普拉斯正则化最小二乘法等。该方法无需复杂的特征提取或选择过程，具有一定优势。
3. 其他方法 ：利用药物的药理学信息、生物医学文献等其他信息。

2.2 转化为推荐系统

2.2.1 推荐系统简介

推荐系统可描述为：设用户集 $U = {U_1, U_2, \cdots, U_m}$，物品集 $I = {I_1, I_2, \cdots, I_n}$，用户 - 物品得分用 $m \times n$ 矩阵 $R_{m \times n}$ 表示，$R_{ij}$ 表示用户 $U_i$ 对物品 $I_j$ 的偏好。预测用户 - 物品得分矩阵是推荐系统的核心问题。推荐系统的主要算法有协同过