python机器学习生物信息学

Python实现简单的机器学习算法

实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

Python前沿技术：机器学习与人工智能

二、Python机器学习基础2.1机器学习概述机器学习是人工智能（AI）的一个关键子集，它的核心在于让

4.0啊·2024-09-15 05:14

Python自动化办公2.0 即将发布

报表与下方的课程形成知识体系：Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python

百里图书·2024-09-12 01:27

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三

Lossya·2024-09-07 19:33

Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征

仙魁XAN·2024-09-07 13:19

零基础入门生信数据分析——导读

零基础入门生信数据分析——导读生信数据分析，即生物信息学数据分析，是一个涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科。

呆猪儿·2024-09-06 02:32

【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的

惊鸿若梦一书生·2024-09-05 15:46

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

python机器学习算法--贝叶斯算法

1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n

在下小天n·2024-09-03 10:03

NCBI BLAST+：分析生物内在编码的工具

在生物信息学的广阔领域中，NCBI（NationalCenterforBiotechnologyInformation，美国国立生物技术信息中心）开发的BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool

belldeep·2024-09-02 23:52

【图论简介】

图论在计算机科学、网络理论、优化问题、生物信息学等多个领域都有广泛的应用。本文将简要介绍图论的基本概念、常见算法及其在实际中的应用。

WA-自动机·2024-09-02 13:26

【Rust】——采用发布配置自定义构建

离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python

Y小夜·2024-09-01 19:04

【Rust】——高级类型

离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python

Y小夜·2024-09-01 18:00

生信圆桌：专业生信服务器与平台服务的提供者

生信圆桌是一个专注于提供生物信息学（生信）服务器和平台服务的领先企业，致力于为全球科研机构、企业和独立研究者提供高性能的生信分析解决方案。

生信圆桌x生信云服务器·2024-08-31 03:45

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

用Python实现生信分析——基序（Motif）识别详解

在生物信息学中，基序（Motif）是指在生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留，因为它们在生物学功能中起着重要作用。

写代码的M教授·2024-08-28 08:19

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。例如，词性标注（POS标注）是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成，该流水线包括上图中所有的前

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

数据结构与算法——动态规划

LeetCode70题）2.斐波那契数列（LeetCode126题）3.最长公共子序列（LeetCode95题）引言动态规划（DynamicProgramming,简称DP）是一种在数学、计算机科学、经济学和生物信息学等领域广泛使用的算法设计技术

passion更好·2024-08-26 06:54

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

《Python机器学习项目实战》书籍介绍

文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

袁袁袁袁满·2024-08-22 09:23

【Python机器学习】NLP的部分实际应用

自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索

zhangbin_237·2024-08-21 21:00

python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.

weixin_39805119·2024-03-29 03:04

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

python机器学习库Scikit-learn

python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能：分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多，但是他们都符合基本的接口定义，为了是使用不同的算法时，所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评

崔吉龙·2024-02-20 12:49

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力。Optuna是一个用于自动化超参数优化的库，它提供了有效的参数搜索算法和方便的结果可视化工具。目录前言

牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包

RIKI_1·2024-02-19 19:07

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。

数据小爬虫·2024-02-19 18:11

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享

傅一平·2024-02-19 16:19

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。

JayGboy·2024-02-19 10:30

考研调剂：中医生命科学

科学网—考研调剂——欢迎研究生调剂到我们的招生专业方向“中西医结合基础”：中医药与肠道菌群、生物信息学等交叉学科-张成岗的博文http://blog.sciencenet.cn/home.php?

菌心说双脑论·2024-02-15 04:36

2020-04-07

）1.为什么学习linux大多数人用的是可视化界面，便捷的windows，linux用户量比较少，但是需要知道，linux的功能相当的强大，对于数据处理、程序运行方面的优势，那是其它的系统无法比拟的，生物信息学数据处理对电脑要求较高

liuyang2020·2024-02-14 15:21

Python在生物信息学中的应用：有序字典

我们知道，通过{}创建的字典是无序的。如何创建有序字典呢？解决方案可以使用collections模块中的OrderedDict类。当对字典做迭代时，它会严格按照元素添加的顺序进行。例如：from collection import OrderedDictd=OrderedDict()d['1st'] = 1d['2nd'] = 2d['3rd'] = 3d['4th']=4forkeyind:

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:48

Python在生物信息学中的应用：同时对数据做转换和换算

我们需要调用一个换算（reduction）函数，例如sum()、min()、max()等，但首先得对数据做转换或筛选。解决方案一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起，即在函数中使用生成器表达式。例如，要计算平方和，可以这样：nums=[1,2,3,4,5]s=sum(x*xforxinnums)更多的例子：#Determineifany.pyfilesexistinadirectoryimpo

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:48

Python在生物信息学中的应用：列表推导式

列表中有一些数据，我们想提取或删除某些值，该怎么办？解决方案最简单的方法是使用列表推导式（listcomprehension）。例如：>>>mylist=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]>>>[nforninmylistifn>0][1,4,10,2,3]>>>[nforninmylistifn>>列表推导式的使用需要注意其内存占用，当原始列表比较大时，其内存占用较高，可以使用生成器表达

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:47

最长公共子序列(LCS)

最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题，也是数据比较程序，比如Diff工具和生物信息学应用的基础。

·2024-02-13 23:57

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

自学生物信息学

在学习生物信息学之前，我们先来了解一下什么是生物信息学。生物信息学，顾名思义，生物学和信息学的结合。生物学，这个对大家比较简单，基本入生信行的同

gtt儿_生物信息学习·2024-02-12 08:00

我们能成为孩子的上帝吗—— 谁来管理非法行医的贺建奎

贺建奎，原南方科技大学副教授，毕业于美国斯坦福大学，拥有多学科交叉的背景，并在基因测序仪研究，CRISPR基因编辑，生物信息学等多个领域取得研究突破。

闲月农·2024-02-12 06:31

2022-01-27

参考：生物信息学100个基础问题——第1~5题答案公布-知乎(zhihu.com)掌握FASTQ格式特点第2行就是测序得到的序列信息，一般用ATCGN来表示，其中N用于荧光信号干扰无法判断到底是哪个碱基时的代表符号

学习生信的小兔子·2024-02-12 01:29

金域医学：医检行业顶级学术委员会成立，钟南山院士任主席

国内第三方医学检验行业的开拓者和引领者广州金域医学检验集团在广州国际生物岛总部，召开金域医学学术委员会成立大会暨金域学术汇报会由呼吸系统疾病专家、中国工程院院士钟南山出任委员会主席，医学遗传学家、中国工程院院士曾溢滔，生物信息学家

里昂杰森·2024-02-11 02:57

机器学习系列——（十九）层次聚类

层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

东南大学-生物信息学

http://www.lmbe.seu.edu.cn/chenyuan/xsun/bioinfomatics/Web/Index.html目录image第1章生物信息学引论第2章生物信息学的生物学基础第

wangchuang2017·2024-02-10 01:12

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