内容简介
统计学习理论是20世纪90年代逐渐成熟的机器学习理论，以这种理论为基础的支持向量机与以往的学习机器相比具有支持小样本、不会陷入局部势井、鲁棒性好以及运算成本低等优势。实现这种理论的支持向量机算法已经成为机器学习和知识挖掘的标准工具。
自从2001年支持向量机被首次用于蛋白质二级结构的预测以来，这种算法发展到蛋白质的结构类型、亚细胞结构和膜蛋白的结构等领域的预测中。本书详细介绍了依据统计学习理论构建支持向量机的方法、各种相关软件原理和使用方法，并以二级结构和结构域为例介绍了以支持向量机为工具预测蛋白质结构的方法。书中使用了大量的原创性实验结果，理论联系实际，详细阐述了以支持向量机为工具预测蛋白质结构的全过程。
本书适合从事蛋白质结构基础研究的学生和科技工作者阅读。