python机器学习生物信息学第3页

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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

MarkHD·2024-01-31 18:03

一文讲透Python机器学习特征选择角度的卡方检验

机器学习特征选择角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ2统计量。χ2统计量越大，则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小，相关性就越大。因此，χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。在使用卡方检验时，会返回F值和p值两个统计量。其中特征变量的F值越大，越倾向于选择该特征变量；而p值则是与F值相对应的统计量，特征变量的P值越小，则越倾向于选择该特征变量。P值的参照标准一般为0.05。卡

数据科学作家·2024-01-31 18:52

Python机器学习--简单清晰的说说K近邻算法的基本原理

K近邻算法的基本原理：首先通过所有的特征变量构筑起一个特征空间，特征空间的维数就是特征变量的个数，然后针对某个测试样本，按照参数K在特征空间内寻找与它最为近邻的K个训练样本观测值，最后依据这K个训练样本的响应变量值或实际分类情况获得该样本响应变量拟合值或预测分类情况。针对分类问题，按照“多数票规则”来确定，也就是说，K个训练样本中包含样本数最多的那一类是什么，测试样本的分类就是什么；针对回归问题，

数据科学作家·2024-01-31 18:21

特征选择综述论文阅读笔记

一特征选择（featureselection）的简介我们现在正处在大数据的时代，大量的高维数据在各种领域中无处不在，如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

LINUX的练习题

LINUX的练习题：最低要求是完成我的linux20题http://www.bio-info-trainee.com/2900.html其次完成生物信息学数据格式的习题(blast/blat/fa-fq

七七师姐·2024-01-31 00:14

Jittor 深度学习框架入门（pytorch转换）、对比

1.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。

竹篓有个天·2024-01-30 23:57

生物信息网站集合

1.常用门户：美国国家生物技术信息中心(NCBI)：https://www.ncbi.nlm.nih.gov欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)：https://www.ebi.ac.ukUCSCGenome

庐山星晖·2024-01-30 16:27

政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，于2016年由Facebook的人工智能研究团队推出，有助于构建深度学习项目。

政安晨·2024-01-30 11:43

ChatGPT如何为初学者进入生物信息学领域赋能？

也引发了人们对它们在促进编程重数据分析方面的潜在用途的巨大兴趣，如生物信息学。凭借其卓越的会话和编程能力（例如rtour.ai网站），ChatGPT有望帮助学生克服编程障碍。

qq_37303241·2024-01-30 10:44

使用 ChatGPT 为生物信息学初学者赋能

论文：EmpoweringBeginnersinBioinformaticswithChatGPT.2023对于生信初学者而言，最大的困难是身边没有经验丰富的人给予指导。而ChatGTP的出现可能改变这一现状，学生可以自己作为导师，指导ChatGPT完成数据分析工作。众所周知，与ChatGPT互动，给予的指令越精确，那么它给出的答案越精准。这篇论文提出一个与ChatGPT互动的模型：OPTICAL

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-30 10:13

2018.8.9

玉米粥土豆春卷大绿砖曲折的生物学学长结果是生物信息学纠结来纠结去很辣的辣子鸡美美的午觉破釜沉舟的决心吧桃子核桃打打气刚刚好的生活刚刚到的快递港澳通行证签证凉面烤奶微生物打卡保持明天开始独立实验了不需要人陪

珍惜眼前始为真·2024-01-30 09:14

生物信息学编程零基础学习 Python

我本科是农学，研究生专业是生物学，方向是植物基因组。编程方面真是零基础，仅仅在大一接触C语言。整个课题组基本都是用Python作为主要的编程语言。目前是研一下学期，我也想总结一下编程的学习之路。Python的入门第一本Python书.png这本书很薄，内容很简单，适合之前从没有学过编程的人阅读。通过这本书能简单了解Python语法，变量，函数等等进一步的深入学习Python编程.从入门到实践.pn

球果假水晶蓝·2024-01-30 09:14

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

数据分析

本教程或许能帮你成功上手，从0到1掌握Python机器学习，至于后面再从1到100变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。

Stella__Lee·2024-01-28 04:47

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

安装WGCNA的各种方法

JeremyL·2024-01-26 11:16

xshell用无线网远程连接linux失败_Linux基础入门 | 服务器集群使用指南

但是，在我们进行生物信息学分析时，往往需要在高性能服务器集群上投递任务。这就需要我们掌握基本的集群操作方法。

weixin_39781363·2024-01-25 18:58

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

1.机器学习常见的基础概念根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。“监督式学习”即输入数据中即有X变量，也有y变量，特色在于使用“特征（X变量）”来预测“响应变量（y变量）”。“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变

数据科学作家·2024-01-24 19:05

业余爱好-生物信息学/生物化学/物理/统计学/政治/数学/概率论/AI/AGI/区块链

生物信息学高等数学—元素和极限-实数的定义高等数学—元素和极限-实数的元素个数高等数学—元素和极限-自然数个数少于实数个数高等数学—元素和极限-无穷大之比较高等数学—元素和极限-级数的收敛高等数学—元素和极限

amingMM·2024-01-24 16:52

方便的 Bash 终端技巧大集合

几年前我从事生物信息学方面的研究工作。对那些简单的bash命令感到惊讶，他们比我的枯燥脚本快很多。通过学习命令行的快捷方式和脚本帮助我节省了很多时间。

summerbluet·2024-01-24 14:21

python机器学习算法进阶视频教程 24课适合进阶学习高清课件代码全

课程介绍：机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个条统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该条统可以在性能上不新学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。授课时长：48小时授课环境：Python3配套资料：高清视频、课件讲义、源码课程目录：01.第一课：机器学习与数学分析02.第二课：概率论与贝叶斯先验03.第三课：矩阵和线性代数

花心五花肉·2024-01-24 02:45

3‘aTWAS—3‘adapter-based transcriptome-wide association study

3'aTWAS是一个生物信息学技术，全称为3'adapter-basedtranscriptome-wideassociationstudy。

m1chiru·2024-01-23 09:23

生物信息学导论-北大-新一代测序NGS：转录组分析RNA-Seq 1

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义+搜索内容。Real-TimeqRT-PCR基于互补杂交反应（complementaryhybridizationreaction），PCR技术的发展促进了本技术的发展，缺点是：1.低通量2.需要有转录本序列的先验知识。步骤：Real-TimeQuantita

陆沙·2024-01-23 00:50

生物信息学必知必会的Linux/Unix命令

我们之前分享过一篇文章：清华大学生物信息学课件资料分享，各位屯资料的小松鼠，有没有认真跟着学习呢？我翻了翻，立马就看到了干货。

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-22 08:49

北大公开课-2 生物信息学历史

在分子水平研究演化L.pauling1965sangerDNAsequencing19771988人类基因组计划2001年人类基因组计划2005二代测序1991年Linux系统系统特点由目的单一的小程序组成，组合小程序完成各个任务一切皆文件避免人机交互，中间不需要输入任何内容能简写绝不写全称

番番番茄小姐·2024-01-21 18:24

生物信息学导论-北大-变异的功能预测3（Comparative Modeling）

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。ComparativeModeling就是第一节提到的同源建模HomologyModeling，指利用序列的相似性去推测蛋白质结构。回放：同源建模HomologyModeling：SWISS-MODEL执行：先在数据库中搜索（i.e.BLAST）找到至少一个

陆沙·2024-01-21 17:34

生物信息学导论-北大-变异的功能预测2（SAPRED）

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。生物学问题：如何区分致病变异和中性变异？如何预测一个变异是否致病？方法：Conservation-based：SIFTRule-based：PolyPhenClassifier-based：PolyPhen2,SAPREDSAPRED：SingleAmino

陆沙·2024-01-21 17:04

生物信息学导论-北大-变异的功能预测1

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。基因突变的来源Germlinemutation（胚系突变）来自父母的遗传，是生殖细胞携带的突变，可以遗传在个体每个细胞中都存在Denovomutation（新发突变）父母本身没有突变，一般来自精卵结合或受精卵发育过程中的自发突变很常见，一般不会带来功能性的问

陆沙·2024-01-21 17:03

MCM备赛笔记——图论模型

图论的模型广泛应用于计算机科学、通信网络、社会网络、生物信息学、城市交通规划等多个领域。图论的基本模型无向图：顶点之间的边没有方向。无向图常用于表示双向关系，如社交网络中的友谊关系。

我我我想出去玩·2024-01-21 10:47

spdlog库学习（五）：其他小功能

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周期刷新周期性执行的实现

树不懒·2024-01-21 00:37

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles,load_irisimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimpor

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督学习包括没有已知输出、没有“老师指导”学习算法的各种机器学习。在无监督学习中，学习算法只有输入数据，并需要从这些数据中提取知识。数据集的无监督变换是创建数据新的表示的算法，与数据的原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。无监督变换的一个常见应用是降维，它接受包括许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特征。降维的一个常见应用是

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

python期末:常见模块的使用及计算生态

第5章常见模块的使用及计算生态1.Python机器学习方向的第三方库是（）。A.PILB.PyQt5C.TensorFlowD.random2.以下选项中，Python机器学习方向的第三方库是（）。

illusionbigdata·2024-01-19 16:11

三个月自我更新计划（第5周）

1)书籍阅读方面：《生物信息学》本周完成第13章的第3节第2和第3小节+第4节3个小节，共5个小节，20页；计划安排7天，每天2-3页或1个小节。

Diamondbacks·2024-01-19 12:48

序列比对原理

在生物信息学研究中，序列比对是一个非常基础的问题，在很多研究中都会用到。

生信自修室·2024-01-18 05:40

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】逻辑回归——二分类实例：良／恶性乳腺癌肿数据【分类】SVM模型分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证交叉验

Perley620·2024-01-17 10:59

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

一、拟合和回归的区别拟合并不特指某一种方法，指的是对一些数据，按其规律方程化，比如把平面（一元）上一系列的离散点，用一条直线（线性）或光滑的曲线（非线性）连接起来，而其方程化的方法有很多，回归分析（regressionanalysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是其中一种最常见的拟合方法，还有指数平滑这样简单一些的方法，或者ARIMA，VAR，等等各种复杂

数据杂坛·2024-01-16 16:59

会议 | 宏基因组和生物信息学进行病原检测的进展和未来

文献信息文章：Currentprogressandfutureopportunitiesinapplicationsofbioinformaticsforbiodefenseandpathogendetection:reportfromtheWinterMid-AtlanticMicrobiomeMeet-up,CollegePark,MD,January10,2018杂志：Microbiome时

胡童远·2024-01-16 07:41

生物信息学之同源性、相似性、一致性和直旁系同源

作为生物信息学中序列分析方面的核心概念，话不多说直接上核心内容：同源性：具有共同进化祖先的两条序列称为同源序列。同源性没有程度之分，要么是同源，要么非同源，高度同源这种说法是错误的。

AIzealot无·2024-01-16 02:33

生物信息学及其研究方向与应用

生物信息学是生物er在AI以及cs时代的出路，所以AI以及生信一定是生物er的出路，21世纪的生物只有和最具生产力的行业结合，才能爆发出生命力，哦不，拿到高薪。

AIzealot无·2024-01-16 02:32

生物信息学之序列比对

从事生物信息学方面的研究利用了有生产力的CS方面的技术来研究生物领域的内容。当研究基因和蛋白质时，常常涉及到专有名词——序列比对。何为序列比对呢？

AIzealot无·2024-01-16 02:02

科研绘图（四）火山图

火山图是生物信息学中常用的一种图表，用来显示基因表达数据的变化。

BZD数模社·2024-01-15 20:55

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

算法channel·2024-01-15 18:10

基础分子结构(1): exon, intron, CDS, ORF, 3',5'-UTR

分子生物学的基础知识对正确运用生物信息学工具有着举足轻重的作用。因此我想对其中重要的概念进行学习。

逐鸿·2024-01-15 17:57

2022-09-28

癌症基础和转化研究中的大数据，影响诊断和治疗决策原创榴莲不酥图灵基因2022-09-2810:09发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：榴莲不酥IF=69.800推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：大数据分析、生物信息学和人工智能的结合使人们对癌症生物学的基本理解和转化取得了显著进展

图灵基因·2024-01-15 04:20

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