inria-00099180, version 1
Combining Protein Secondary Structure Prediction Methods with a new Multi-Category SVM
Intelligent Systems for Molecular Biology - ISMB'2000 (2000) 1 p
Résumé : Building upon a new uniform convergence result derived for real-valued multi-category discriminant models, we propose a theoretical framework for multi-category SVMs design. One of the new SVMs specified in that way is assessed on an open problem in predictive structural biology: protein secondary structure prediction. It is used as an ensemble method to combine the outputs of three of the current best prediction methods.
- a – UNIVERSITE HENRI POINCARE
- b – ENS LYON
- 1 :
- INRIA – CNRS : UMR7503 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
- 2 :
- CNRS : UMR5090 – CEA : DSV/IRTSV – Université Joseph Fourier - Grenoble I
- Domaine : Informatique/Autre
- Mots-clés : protein secondary structure prediction – ensemble methods – svms || prédiction de la structure secondaire des protéines – combinaison de modèles – svms
- Référence interne : A00-R-317 || guermeur00e
- Commentaire : Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.
- inria-00099180, version 1
- http://hal.inria.fr/inria-00099180
- oai:hal.inria.fr:inria-00099180
- Contributeur :
- Soumis le : Mardi 26 Septembre 2006, 08:51:35
- Dernière modification le : Jeudi 28 Septembre 2006, 15:22:46
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