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python机器学习生物信息学
Python机器学习
笔记 K-近邻算法
K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本
weixin_30345577
·
2023-10-11 06:41
生物信息学
——常见的四种文件格式(fasta,fastq,sam,vcf)
生物信息学
生物信息学
——常见的四种文件格式(fasta,fastq,sam,vcf)文章目录
生物信息学
概述一、fasta文件格式二、fastq文件格式三、sam(/bam)文件格式四、vcf文件格式概述每一种生物软件都有固定的文件格式要求
福旺旺
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2023-10-11 04:30
生物信息学
生物信息
测序技术
Vue总结的知识点
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
weixin_49881997
·
2023-10-10 12:27
知识点
vue前端和webpack
vue
Python机器学习
实战-特征重要性分析方法(7):主成分分析 PCA(附源码和实现效果)
实现功能对特征进行主成分分析,并查看每个主成分的解释方差比。在前几个组件上具有较高负载的特性更为重要。实现代码fromsklearn.decompositionimportPCAimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(
数据杂坛
·
2023-10-10 12:52
机器学习
机器学习
人工智能
python
Python机器学习
实战-特征重要性分析方法(8):方差分析ANOVA(附源码和实现效果)
实现功能使用f_classif()获得每个特征的方差分析f值。f值越高,表明特征与目标的相关性越强。实现代码fromsklearn.feature_selectionimportf_classifimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breas
数据杂坛
·
2023-10-10 12:52
机器学习
python
机器学习
人工智能
Python机器学习
实战-特征重要性分析方法(9):卡方检验(附源码和实现效果)
实现功能使用chi2()获得每个特征的卡方统计信息。得分越高的特征越有可能独立于目标。实现代码fromsklearn.feature_selectionimportchi2importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(ret
数据杂坛
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2023-10-10 12:07
机器学习
python
机器学习
开发语言
识别 lncRNA相关的生物标志物以提高LUAD预后的准确性(IF5+)
CCT6AandSPOCK1forLungAdenocarcinomaBasedonBioinformaticAnalysisoflncRNA-MediatedceRNANetworkandSampleValidation基于lncRNA介导的ceRNA网络的
生物信息学
分析和样本验证
生信学霸
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2023-10-10 11:19
《
Python机器学习
项目实战 》书籍分享(包邮送书五本)
文章目录机器学习介绍《
Python机器学习
项目实战》书籍分享抽奖包邮送书机器学习介绍机器学习是一门跨学科的学科,使用计算机模拟或实现人类学习行为,通过不断地获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构,从而提高自身的性能
袁袁袁袁满
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2023-10-09 11:07
《极客日报》
python
机器学习
开发语言
ubuntu20.04安装apollo6.0
apollo学习提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
独角戏cy
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2023-10-09 03:24
其他
Python机器学习
基础教程学习笔记(6)——线性模型(分类)
Python机器学习
基础教程学习笔记(6)——线性模型(分类)1.二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn
neumeng
·
2023-10-08 13:01
【机器学习-黑马程序员】人工智能、机器学习概述
文章目录前言一、人工智能概述二、什么是机器学习二、机器学习算法分类三、机器学习开发流程前言本专栏文章为观看黑马程序员《
python机器学习
》所做笔记,课程地址在这。如有侵权,立即删除。
-dzk-
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2023-10-07 22:05
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机器学习
人工智能
机器学习
python
人机交互
算法
启发式算法
聚类
《Bioinformatics Programming Using Python》
《BioinformaticsProgrammingUsingPython》高清电子书微科享想生活本书通过许多例子和练习题,帮助读者简化使用Python的
生物信息学
编程。
高锰酸钾配甲醛_ab83
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2023-10-07 19:42
Python 机器学习入门之线性回归
系列文章目录第一章
Python机器学习
入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程
bug别找我
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2023-10-07 10:19
机器学习
python
python
机器学习
线性回归
python机器学习
之梯度下降法
系列文章目录第一章
Python机器学习
入门之线性回归第一章
Python机器学习
入门之梯度下降法梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解
bug别找我
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2023-10-07 10:17
算法之美
机器学习
机器学习
人工智能
一张思维导图帮你看懂生物信息数据来源及产生途径
最近系统的从头到尾学习了一下樊龙江老师出版的
生物信息学
这本书,学习生物信息有1年多了,从事医学数据分析6年多了,唯一的感觉就是基础很重要真的很重要,参加了很多的培训班,自己也看过很多的视频,也办过几期的线下培训
菜鸟青盐
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2023-10-07 07:38
python实现英文新闻摘要自动提取_用
python机器学习
实现新闻关键词的抽取
随着互联网的蓬勃发展,手机移动端和网络的逐渐普及,传播的权利下放到每个公民,“公民新闻”应运而生,每个公民成为记者,都能通过网络发出自己的声音。随着新闻传播门槛的降低,网上的信息愈加鱼龙混杂,如何有效在海量信息中获取自己感兴趣的和需要的成为另一个难题,如何在大量的新闻文本中提取出关键信息变得越来越重要。本案例将使用Python实现新闻关键词的提取。机器学习竞赛优胜解决方案实战wx7dcc75bb5
weixin_39957312
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2023-10-06 10:17
遇到了一次colorspace的测序数据
目前已经是我接触
生物信息学
的第四年了,这里的内容由于学业压力也很久没有更新,现在可以趁着寒假的空闲时间写一写最近遇到的东西。
果蝇饲养员的生信笔记
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2023-10-06 02:57
Pytorch目标分类深度学习自定义数据集训练
目录一,Pytorch简介;二,环境配置;三,自定义数据集;四,模型训练;五,模型验证;一,Pytorch简介;PyTorch是一个开源的
Python机器学习
库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序
王八羔子有点甜.
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2023-10-05 08:29
笔记
python
python机器学习
基础教程01-环境搭建
书籍源代码github上源代码https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python安装anaconda虚拟环境创建虚拟环境condacreate-pE:\Python\envs\mlstupy35python=3.5#激活环境condaactivateE:\Python\envs\mlstupy35#创建学习目录cdG:\Python
假装我不帅
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2023-10-04 22:44
python
python
机器学习
开发语言
python机器学习
基础教程02-鸢尾花分类
初识数据fromsklearn.datasetsimportload_irisif__name__=='__main__':iris_dataset=load_iris()print("数据集的键为:\n{}".format(iris_dataset.keys()))#DESCR数据集的简要说明print(iris_dataset['DESCR'][:193])#target_names数组对应的
假装我不帅
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2023-10-04 22:42
python
机器学习
python
分类
计算机算法在
生物信息学
中的应用,
生物信息学
在系统发育分析中的应用(自己原创) - 生物科学 - 小木虫 - 学术 科研 互动社区...
本文综述了系统进化的各种研究方法以及
生物信息学
在其中的应用,并对
生物信息学
中所采用的研究生物进化关系的方法进行了比较,以及分析了
生物信息学
的发展趋势。关键词:系统发育分析;生物信
阿猴HOSEA
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2023-10-04 12:22
计算机算法在生物信息学中的应用
CCF发布2020-2021中国计算机科学技术发展报告
本《发展报告》包含体系结构、计算机视觉、理论计算机科学、信息系统、网络与数据通信等方向的报告,从碳中和体系结构、视觉-语言交互技术、
生物信息学
组合优化、新一代知识图谱信息系统、Ske
人工智能学家
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2023-10-03 14:23
大数据
编程语言
机器学习
人工智能
深度学习
2021不可不知的前10个
Python机器学习
库
wx搜索“拓扑软件”,get各大厂精品PPTPython广泛应用于各种场景,包含非常丰富的第三方库,作为一个Python开发者,必须对最重要的库有足够的认知。接下来的部分就会向你展示,Python中最应该掌握的十大机器学习库。TensorFlowScikit-LearnNumpyKerasPyTorchLightGBMEli5SciPyTheanoPandas简介Python是目前最流行的编程语言
菠萝豆豆
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2023-10-03 08:07
【
生物信息学
】Notears Linear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.set_random_seed2.notears_lineara.输入参数b.内部函数_adjc.内部函数_lossd.内部函数_he.内部函数_funcf.函数主体部分3.主程序数据部分展示绘制图n.代码整合一、实验介绍本实验完成了NotearsLinear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计
QomolangmaH
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2023-10-03 06:14
#
生物信息学
python
numpy
开发语言
【
生物信息学
】使用皮尔逊相关系数进行相关性分析
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.cal_pearson(计算皮尔逊相关系数)2.主程序a.实验1(较强的正相关关系):b.实验2(几乎没有线性相关关系):c.实验3(非常强的正相关关系):d.实验4(斯皮尔曼相关系数矩阵):3.代码整合一、实验介绍本实验主要实现了自定义皮尔逊相关系数进行相关性分析。相关性分析是一种常用的统计方法
QomolangmaH
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2023-10-03 06:12
#
生物信息学
python
【
生物信息学
】计算图网络中节点的中心性指标:聚集系数、介数中心性、度中心性
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.生成邻接矩阵simulate_G:2.计算节点的聚集系数CC(G):3.计算节点的介数中心性BC(G)4.计算节点的度中心性DC(G)5.综合centrality(G)6.代码整合一、实验介绍本实验实现了计算图网络中节点的中心性指标,包括聚集系数、介数中心性、度中心性等二、实验环境本系列实验使用了
QomolangmaH
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2023-10-02 16:12
生物信息学
人工智能
算法
【
生物信息学
】基因差异分析Deg(数据读取、数据处理、差异分析、结果可视化)
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具包1.定义一些阈值和参数2.读取数据normal_data.csv部分展示tumor_data.csv部分展示3.绘制箱型图4.删除表达量低于阈值的基因5.计算差异显著的基因6.初始化结果数据表格7.进行秩和检验和差异倍数计算8.可视化分析9.代码整合一、实验介绍本实验完成了基因差异分析,包括数据读取
QomolangmaH
·
2023-10-02 16:42
生物信息学
深度学习
人工智能
python
【
生物信息学
】使用HSIC LASSO方法进行特征选择
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.读取数据2.划分训练集和测试集3.进行HSICLASSO特征选择4.特征提取5.使用随机森林进行分类(使用所有特征)6.使用随机森林进行分类(使用HSIC选择的特征):7.代码整合一、实验介绍本实验实现了HSICLASSO(Hilbert-SchmidtindependencecriterionL
QomolangmaH
·
2023-10-02 16:42
生物信息学
深度学习
人工智能
python
特征选择
【
生物信息学
】使用谱聚类(Spectral Clustering)算法进行聚类分析
目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.生成测试数据2.绘制初始数据分布图3.循环尝试不同的参数组合并计算聚类效果4.输出最佳参数组合5.绘制最佳聚类结果图6.代码整合一、实验介绍本实验实现了使用谱聚类(SpectralClustering)算法进行聚类分析二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下(基于深度学
QomolangmaH
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2023-10-02 16:10
生物信息学
算法
聚类
数据挖掘
Python Appium 安卓自动化测试 基本使用 - Phone Spider
PythonAppium安卓自动化测试基本使用提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用文章目录PythonAppium安卓自动化测试基本使用前言一
EXI-小洲
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2023-10-01 23:04
Spider篇
python
appium
app自动化脚本
Android
Spider
支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
LagrangeMultipliers)KKT条件核技巧(KernelTrick)双重问题和主问题(DualandPrimalProblems)四、代码实现数据预处理模型定义优化器选择训练模型评估模型五、实战应用文本分类图像识别
生物信息学
金融预测客户细分六
TechLead KrisChang
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2023-10-01 13:54
人工智能
支持向量机
算法
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
test111
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
一方山人
·
2023-10-01 11:19
python
基于
python机器学习
深度学习实现股市评论情感分析 (完整代码+数据集可直接运行)
结果展示:情绪与股市情绪与股市关系的研究由来已久,情绪是市场的一个重要影响因素已成为共识。15年股灾时,亲历了一次交易灾难,眼见朋友的数千万在一周不到的时间内灰飞烟灭。那段时间市场的疯狂,让人深刻地明白:某些时候,股票市场这个抽象、复杂的系统,反映的不再是价值与供需ÿ
mlisajpa;drjkq2p
·
2023-09-30 12:29
机器学习实战100例
人工智能
深度学习
股票预测
用计算python两点之间的距离math_自学生信Python(第二天)|计算出两点之间的距离...
计算出两点之间的距离日常旁白:本人是一枚生物学的学生,由于对
生物信息学
特别感兴趣,于是想自学
生物信息学
(新手莫怪)。
weixin_39828859
·
2023-09-30 11:45
C#,生信软件实践(01)——DNA序列数据库FASTA文件合并工具的源代码
1
生物信息学
简介
生物信息学
(BioInformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解释等各方面的学科,也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展,生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科
Trufferover
·
2023-09-29 23:11
C#生信实践
BioInformatics
Recipes
生物信息学
生信
fasta
序列合并
十大
Python机器学习
常用库 python开发
1.PipenvPipenv是KennethReitz的业余项目,旨在将其他软件包(例如npm和yarn)整合到Python里。它不需要安装virtualenv,virtualenvwrapper,不用管理requirements.txt文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv,你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件,使你的构建更具确定性,避
Python方正
·
2023-09-29 22:30
Python
编程语言
机器学习
Python工具
python基础
python调用库有哪些_十大
Python机器学习
常用库 python开发,你用过几个?
1.PipenvPipenv是KennethReitz的业余项目,旨在将其他软件包(例如npm和yarn)整合到Python里。它不需要安装virtualenv,virtualenvwrapper,不用管理requirements.txt文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv,你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件,使你的构建更具确定性,避
weixin_39849287
·
2023-09-29 22:00
python调用库有哪些
常用十大
python机器学习
库
1.PipenvPipenv是KennethReitz的业余项目,旨在将其他软件包(例如npm和yarn)整合到Python里。它不需要安装virtualenv,virtualenvwrapper,不用管理requirements.txt文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv,你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件,使你的构建更具确定性,避
weixin_34004576
·
2023-09-29 22:29
人工智能
python
数据结构与算法
机械设计用python_十大
Python机器学习
常用库 python开发,你用过你个?
请点击此处输入图片描述1.PipenvPipenv是KennethReitz的业余项目,旨在将其他软件包(例如npm和yarn)整合到Python里。它不需要安装virtualenv,virtualenvwrapper,不用管理requirements.txt文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv,你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件,使
weixin_39733812
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2023-09-29 22:29
机械设计用python
十大
Python机器学习
常用库 python开发,你用过你个
1.PipenvPipenv是KennethReitz的业余项目,旨在将其他软件包(例如npm和yarn)整合到Python里。它不需要安装virtualenv,virtualenvwrapper,不用管理requirements.txt文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv,你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件,使你的构建更具确定性,避
Python编程KK
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2023-09-29 22:59
Python
Python开发
后端
编程语言
12 STRING蛋白互作数据库
string-db.org/STRING数据库是一个研究蛋白质之间相互作用的数据库,这种作用既包括蛋白质之间直接的物理的相互作用,也包括蛋白质之间间接的功能相关性除了实验数据外,STRING还包括了利用其它
生物信息学
方法预测得到的结果
油炸椒盐菠萝
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2023-09-29 17:28
宏基因组数据资源 | Nature子刊发表来自人类肠道微生物组的204,938个参考基因组数据集
2020年7月,由欧洲分子生物学实验室欧洲
生物信息学
研究所(EMBL-EBI)领导的国际合作研究团队在《NatureBiotechnology》发表了迄今为止最全面的人类肠道微生物组序列资源:统一的人类胃肠道基因组
尐尐呅
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2023-09-29 17:14
图表示学习经典方法——GCN&GAE
图表示学习在诸多应用领域都有广泛的应用,如社交网络分析、
生物信息学
、推荐系统等。
深度之眼
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2023-09-29 16:11
深度学习干货
人工智能干货
粉丝的投稿
图表示学习
生物信息学
| 富集分析
主要目标:理解这个代码的主要的思路。想分析一下老师的这个富集分析的主要的思路是什么?一行一行的理解这个代码。#GetcelltypemeanofeachgenecellTypeMeanxff[1]1348154456Levels:134568>ff[1]148154456Levels:134568>new_fnew_f[1]148154456Levels:14568这个的意思就是说,当我们剔除fa
今天也是个妖精头子呀
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2023-09-28 23:10
生物信息学基础分析
r语言
KEGG 通路富集分析图解
KEGG通路富集分析KEGG数据库KEGG(京都基因和基因组百科全书)数据库是日本京都大学
生物信息学
中心的Kanehisa实验室于1995年建立了的
生物信息学
数据库。
荞麦agan
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2023-09-28 23:05
生物信息学
生物信息学
数据库
数据分析
【
生物信息学
】基因富集分析
目录1.导入必要的库2.定义一些变量3.计算富集分析的p值4.绘制概率质量函数图5.读取数据6.定义富集分析函数7.富集分析8.将结果保存到文件并打印DAVIDFunctionalAnnotationBioinformaticsMicroarrayAnalysis1.导入必要的库fromscipy.statsimporthypergeomimportnumpyasnpimportpandasasp
QomolangmaH
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2023-09-28 23:02
生物信息学
python
开发语言
机器学习—简介及
Python机器学习
环境搭建
作者:赵玉学号:15020150031转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29486768【嵌牛导读】:机器学习简介及
Python机器学习
环境搭建【嵌牛鼻子】:机器学习就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为
b1e2d32907bf
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2023-09-28 23:58
复现《nature communications》图表(四):ggplot画多组富集气泡图
setwd("F:/
生物信息学
")A%as.data.frame()%>%mutate(group=rep(c("cluster1","cluste
KS科研分享与服务
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2023-09-28 04:58
Python机器学习
实战-特征重要性分析方法(4):相关性分析(附源码和实现效果)
实现功能计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。实现代码importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(return_X_y=True)df=pd.DataFrame(X,columns=range(30))
数据杂坛
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2023-09-28 03:01
机器学习
python
机器学习
Python机器学习
实战-特征重要性分析方法(5):递归特征消除(附源码和实现效果)
实现功能递归地删除特征并查看它如何影响模型性能。删除时会导致更大下降的特征更重要。实现代码fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.feature_selectionimportRFEimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmat
数据杂坛
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2023-09-28 03:57
机器学习
python
机器学习
开发语言
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