Institute of Computer Science Pattern Recognition and Bioinformatics

Stefan Posch: Lehre

Übungen

Übungsblätter 1 bis 11 (als PDF-Datei)
Übungsblätter 1 bis 11 mit Lösungen (als PDF-Datei, nur lokal abrufbar)

Hinweise, Daten und Matlab/Octave-Dateien zu einigen Übungsblättern:

• 1. Übung
  • Datei DNASequenz.txt
  • Matlab/Octave-Dateien: BedingteWktHIV.m, DNASequenz.m, CountACGT.m, GenerateDNASequence.m, MultinomialDistribution.m, DNASequenzEval.m
• 2. Übung
  • Hinweise und Formeln zur Gammafunktion und einigen Verteilungen
• 3. Übung
  • Zur Aufgabe 1 benutze man die Funktion Gamma(x), die die Gammafunktion an der Stelle x auswertet. Wenn x eine Matrix ist, dann wird die Gammafunktion für jedes Element der Matrix ausgewertet und man erhält als Ergebnis eine Matrix gleicher Größe. Weiterhin erinnere man sich daran, dass für Vektoren a=[a1 a2 ... an] und b=[b1 b2 ... bn] der Ausdruck c=a.^b (mit einem Punkt vor dem ^) die komponentenweise Potenz ist, also sich die Elemente von c als ci=ai^bi ergeben.
  • Matlab/Octave-Dateien: DirichletDistribution.m, DirichletDistribution2.m
• 4. Übung
  • Matlab-Dateien (wegen Grafik nicht mit Oktave ausführbar): GradientDescent.m, GradientDescentTest.m

Weiteres Material

Hidden Markov Modelle (PDF-Datei, 12 Seiten) (Definition, Algorithmen, Aspekte der Anwendung in der Bioinformatik)