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python机器学习生物信息学
Python机器学习
之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial
背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档,结果发现
civilpy
·
2023-12-23 06:32
04_机器学习
05_数据可视化
01_Python基础
Python机器学习
之数据探索可视化库yellowbrick
背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档,结果发现
civilpy
·
2023-12-23 06:02
04_机器学习
05_数据可视化
01_Python基础
遗传图谱应用分析案例:菊花高密度遗传图谱的构建和花型相关位点的鉴定【百迈客生物】
遗传图谱遗传图谱(Geneticmap),是基于全基因组重测序技术或简化基因组测序技术,对某物种家系样本进行测序,利用
生物信息学
方法,开发SNP分子标记,计算标记间的遗传连锁距离,绘制高密度遗传图谱。
百迈客生物
·
2023-12-23 03:06
利用简单的
python机器学习
库玩转『低代码』
转载于:2022了你还不会『低代码』?数据科学也能玩转Low-Code啦!-掘金(juejin.cn)低代码开发,顾名思义,指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比,低代码大幅减少了编写代码的工作量,这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。无代码/低代码机器学习平台(和库)的兴起,加速了代码开发速度。借助于这些平台和框架,数据科学家们在繁重的探索研究和大量的编程
m0_61899108
·
2023-12-22 05:19
经验分享
知识学习系列
python
机器学习
开发语言
工具系列:PyCaret介绍_多分类代码示例
工具系列:PyCaret介绍_多分类代码示例PyCaret介绍PyCaret是一个开源的、低代码的
Python机器学习
库,可以自动化机器学习工作流程。
愤斗的橘子
·
2023-12-22 05:49
数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
TCR-seq数据分析(一)
该方法诞生的目的就是用
生物信息学
手段来全面高速地分析高通量测序技术检测靶向扩增后的T细胞抗原识别决定性表面分子,即T细胞受体多样性的检测技术,用以揭示机体在生理和病理状态下T细胞介导的细胞免疫应答状态
生信云笔记
·
2023-12-21 13:08
龙芯loongarch64服务器编译安装pytorch
前言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,它是一个基于Python的可续计算包。
番茄小能手
·
2023-12-21 07:09
龙芯loongarch64
pytorch
人工智能
python
生物信息学
R分析工具包ggkegg的详细使用方法
ggkegg介绍ggkegg是一个用于
生物信息学
研究的工具,可以用于分析和解释基因组学数据,并将其与已知的KEGG数据库进行比较。
小果运维
·
2023-12-20 14:22
生信分析-bioinfo
R
r语言
开发语言
ggkegg
Python机器学习
基础(一)---数据集加载的方法
几个数据集加载的方式鸢尾花练习资源(这个资源有瑕疵,index列和Species都是带”“的字符串导致一些加载现实问题,从而验证还是pandas最好用)"index","Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width","Species""1",5.1,3.5,1.4,0.2,"setosa""2",4.9,3,1.4,0.2,"se
落世繁华
·
2023-12-20 04:27
小白学习机器学习
python
机器学习
开发语言
Python机器学习
基础(二)---数据可视化
一.简单图形生成1.Pandas生成折线图importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplot#生成10行4列标准正态分布的数据df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',periods=10),columns=list('ABCD'))df.
落世繁华
·
2023-12-20 04:27
小白学习机器学习
python
机器学习
数据分析
Python机器学习
基础(三)---数据预处理
一.数据预处理作用数据预处理会将选定的数据转换为我们可以使用的形式或可以提供给ML算法的形式,以使其符合机器学习算法的期望。二.数据处理的常用方法1.规范化数据规范化是使属性数据按比例缩放,这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中,包括归一化,标准化等。1.1.归一化1.1.1:概念把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加
落世繁华
·
2023-12-20 04:27
小白学习机器学习
python
机器学习
数据分析
数据预处理
sklearn
2021-01-26基因ID+TMP
基因ID总参考-医学
生物信息学
数据库常用:基因名称例如:TP53,RNF180。这样的名字,是这个基因功能+编号的简写。
小森的生统笔记
·
2023-12-20 00:15
《
生物信息学
生R入门教程》读书笔记 Chapter 1
前言最近在阅读欧剑虹老师《
生物信息学
生R入门教程》非常适合于刚入手NGS的初学者使用,这里我仅做我个人的读书笔记使用本书分为八个章节:1.R/Bioconductor简介2.基因芯片的数据分析3.RNA-seq
小潤澤
·
2023-12-19 19:08
支持向量机(SVM):高效分类的强大工具
文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类3.3
生物信息学
_用户昵称_
·
2023-12-19 06:34
机器学习
支持向量机
分类
算法
机器学习
机器学习入门六(贝叶斯网络数据分类)
目前作者了解到了辛普森悖论,所以想找一个比较合适的方法做一下因果分析,于是找到了《
Python机器学习
算法与实战》这本书看了一眼里面的内容,偷学了一手贝叶斯网络书数据分类方法哈哈哈。
朱笨笨
·
2023-12-19 06:18
机器学习入门
机器学习
分类
人工智能
Python机器学习
19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林,数据支持描述,自编码器,高斯混合,DBSCAN,LOF)
案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域,博主以前做预测多,异常值监测涉及得少,但之后的工作可能需要做异常值方面的工作,所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包,使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了,什么三西格玛(方差)准则,t检验,95%分位点啥的,那太简单了,本文主要介绍机器学习的方法。)方法思
阡之尘埃
·
2023-12-18 23:01
实用的Python机器学习
python
机器学习
数据分析
pandas
异常值监测
使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例
在本文中,我们将使用Yellowbrick这个强大的
Python机器学习
可视化工具来帮助我们选择最佳的聚类簇数。
后端工程架构
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2023-12-18 07:16
聚类
数据挖掘
机器学习
Python
生信步骤|转录组mRNA数据的有参组装
转录组的组装能够提供丰富的组学信息,是
生物信息学
中重要的基础步骤。测序的下机数据经过过滤,比对,排序,组装,最终得到转录本的全部序列信息。
学术程稻属
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2023-12-18 03:56
数据分析大作业:使用
Python机器学习
相关算法对某地区房地产数据分析预测报告 完整代码+报告
定义挖掘目标:**1、**房价和哪些因素有关,在之后的中介推销中重点关注**2、**开发商该如何建造房屋才能让更多的客户来选择购买居住**3、**预估房屋价值,给房产中介提供合理的房价信息完整数据加代码:https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87418814数据初步处理:%%matplotlibinlineimportpandasaspdim
计算机毕设论文
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2023-12-18 02:32
python
数据分析
房地产分析预测
Python数据科学视频讲解:Python集合
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实现》
数据科学作家
·
2023-12-17 15:34
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
人工智能
数据可视化
大数据
Python数据科学视频讲解:Python字符串
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实现
数据科学作家
·
2023-12-17 15:34
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:Python字典
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实现》
数据科学作家
·
2023-12-17 15:04
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
人工智能
数据可视化
大数据
Python数据科学视频讲解:Python数据清洗基础
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实
数据科学作家
·
2023-12-17 15:28
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
基因-疾病数据库/工具大集合
1909~2015年基因发现时间轴,展示基因组学领域的重大发现和发明人类疾病是广泛研究(包括基因组学、
生物信息学
、系统生物学和系统医学)的核心。
尐尐呅
·
2023-12-17 15:26
《
生物信息学
生R入门教程》读书笔记 Chapter 6
这次介绍的是10XGenomics的数据分析数据读取#构建Seurat对象library(Seurat)library(dplyr)#读取PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)数据pbmc.data0){buf0]2.cell筛选#Seurat会计算基因数以及UMI数(nGeneandnUMI).#Seurat会将原始数据保存在raw.dataslot中,#每一
小潤澤
·
2023-12-16 19:44
【
生物信息学
】scRNA-seq数据分析(一):质控~细胞筛选~高表达基因筛选
文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.质控2.细胞筛选3.高表达基因筛选一、实验介绍 质控~细胞筛选~高表达基因筛选二、实验环境1.配置虚拟环境 可使用如下指令:condacreate-nbiopython==3.9condaactivatebiopipinstall-rrequirements.txt 其中,requirements.
QomolangmaH
·
2023-12-16 14:11
数据分析
数据挖掘
基于
Python机器学习
、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
weixin_贾
·
2023-12-16 04:53
气象人必备模型
python
机器学习
经验分享
Python数据科学视频讲解:Python元组
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实现》
数据科学作家
·
2023-12-16 01:13
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:基本输入函数 input()函数
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
深度学习
数据分析
Python数据科学视频讲解:Python序列的概念及通用操作
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:Python列表
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实现》
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
大数据
Python数据科学视频讲解:数据挖掘与建模的注意事项
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《
Python机器学习
原理与算法实
数据科学作家
·
2023-12-16 01:59
数据挖掘
人工智能
机器学习
python
深度学习
数据分析
大数据
生物信息学
分析领域领先的特制语言环境NGLess(Next Generation Less)介绍、安装配置和详细使用方法
介绍NGLess(NextGenerationLess)是一种用于
生物信息学
分析的领先的领域特定语言(DSL)。
小果运维
·
2023-12-15 20:36
生信分析-bioinfo
科学数据分析
NGLess
生信分析
宏基因组学
conda
脚本
分析流程
Chatgpt如何完成论文写作及
python机器学习
和深度学习领域的运用
2023年随着OpenAI开发者大会的召开,最重磅更新当属GPTs,多模态API,未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车,就有可能被淘汰在这个数字化时代,如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而ChatGPT,作为一种强大的自
zmjia111
·
2023-12-15 12:05
机器学习
gpt
人工智能
chatgpt
python
机器学习
深度学习
人工智能
开发语言
PyTorch 模型训练性能大揭秘:从基础到高级技巧一网打尽!
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。
Python算法实战
·
2023-12-15 02:58
大模型理论与实战
大模型
深度学习
大模型
语言模型
pytorch
LLM
【Java GUI 开发实践】基于ChannelSftp对Linux虚拟机进行远程指令操作
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
Issac-Clarke
·
2023-12-06 09:49
Java窗体开发个人实践
linux
运维
服务器
【动态规划总结】动态规划算法掌握一种技巧-完美理解
动态规划(英语:Dynamicprogramming,简称DP),是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和
生物信息学
中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
未来星_狒狒
·
2023-12-06 04:08
二
算法领域
算法
动态规划
【100天精通Python】Day75:
Python机器学习
-第一个机器学习小项目_鸾尾花分类项目(上)
目录1机器学习中的Helloworld_鸾尾花分类项目2导入项目所需类库和鸾尾花数据集2.1导入类库2.2scikit-learn库介绍(1)主要特点:(2)常见的子模块:3导入鸾尾花数据集3.1概述数据3.2数据维度3.3查看数据自身3.4统计描述数据3.5数据分类分布4数据可视化4.1单变量图表4.2多变量图表1机器学习中的Helloworld_鸾尾花分类项目鸢尾花分类是机器学习领域中的一个经
LeapMay
·
2023-12-06 00:36
100天精通Python
python
机器学习
python
开发语言
【100天精通Python】Day74:
python机器学习
的生态圈(numpy,scipy,scikit-learn等),库安装环境搭建(conda virtualenv), 以及入门代码示例
目录1
python机器学习
的生态圈1.1NumPy和SciPy:1.2Pandas:1.3Matplotlib和Seaborn:1.4Scikit-Learn:1.5TensorFlow和PyTorch
LeapMay
·
2023-12-06 00:36
python
机器学习
100天精通Python
python
机器学习
开发语言
一文讲透
Python机器学习
决策树算法的基本概念与原理
1.决策树算法的基本特点与优势决策树算法是一种有监督、非参数、简单、高效的机器学习算法。相对于非监督式学习方法,决策树算法由于充分利用了响应变量的信息,因此能够很好地克服噪声问题,在分类及预测方面效果更佳。决策树的决策边界为矩形,所以对于真实决策也为矩形的样本数据集有着很好的预测效果。此外,决策树算法以树形展示分类结果,在结果的展示方面比较直观,所以在实务中应用较为广泛。2.决策树示例及解读决策树
数据科学作家
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2023-12-05 20:15
python
人工智能
开发语言
机器学习
决策树
算法
数据分析
python机器学习
文章目录机器学习1.sklearn库1.1使用sklearn库提供的数据集1.2数据集的划分1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取:类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取1.3.2特征预处理1.3.2.1归一化1.3.2.2标准化1.3.3特征降维1.3.3.1特征选择1.3.3.1.1低方差特征过滤1.3.3.1.2相关系数1.3.3.2主成分分析PCA2.分类
FF_y
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2023-12-05 20:52
python
Python之路200个小例子网页版,真诚奉献,从一而终!
前言历史两个月,利用所有业余时间,与朋友一起搜集、创作Python小例子,截止目前已超过200个例子:Python之路1简洁之美2Python绘图3Python动画4Python数据分析5
Python机器学习
程序员秃秃
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2023-12-05 18:52
python
python
开发语言
Python教程
职场和发展
200个Python例子
Python机器学习
、深度学习入门丨气象常用科学计算库、气象海洋常用可视化库、爬虫和气象海洋数据、气象海洋常用插值方法、EOF统计分析、WRF模式后处理等
目录专题一Python软件的安装及入门专题二气象常用科学计算库专题三气象海洋常用可视化库专题四爬虫和气象海洋数据专题五气象海洋常用插值方法专题六机器学习基础理论和实操专题七机器学习的应用实例专题八深度学习基础理论和实操专题九深度学习的应用实例专题十EOF统计分析专题十一模式后处理更多应用Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言
WangYan2022
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2023-12-05 11:14
大气科学
python
机器学习
深度学习
气象
海洋
大数据 - MapReduce:从原理到实战的全面指南
每天都有数以百万计的数据被生成、存储和处理,覆盖了从互联网搜索、电子商务,到
生物信息学
和气候研究等各个领域。
快乐非自愿
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2023-12-04 19:03
大数据
mapreduce
Python、Stata、SPSS怎么学?推荐一波学习资料
1.Python学习推荐书目关于
Python机器学习
,推荐学习杨维忠、张甜所著的,清华大学出版社出版的《
Python机器学习
原理与算法实现》,以及张甜、杨维忠所编著的,清华大学出版社出版的《Python
数据科学作家
·
2023-12-04 15:56
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
大数据
一文讲透
Python机器学习
中的K折交叉验证法
1.K折交叉验证法的基本原理K折交叉验证是针对验证集法的另外一种改进方式,也广泛用于机器学习实践。具体的操作方式就是首先把样本全集采用分层抽样的方式随机划分为大致相等的K个子集,每个子集包含约1/K的样本,K的取值通常为5或者10,其中10最为常见。然后,每次都把K-1个子集的并集,也就是约(K-1)/K的样本作为训练集,把1/K的样本作为测试集,基于训练集训练获得模型,基于测试集进行评价,计算测
数据科学作家
·
2023-12-04 15:56
机器学习
深度学习
人工智能
数据挖掘
python
数据分析
大数据
以下选项不是python文本处理方向第三方库_Python程序设计-超星尔雅-学习通-题库零氪...
2.1python安装1、【单选题】以下属于
Python机器学习
第三方库的是:A、JiebaB、SnowNLPC、LosoD、sklearn2、【单选题】以下属于PythonWeb开发框架第三方库的是:
weixin_39552317
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2023-12-04 07:37
Python机器学习
入门 -- 支持向量机学习笔记
文章目录前言一、支持向量机简介二、支持向量机的数学原理1.距离解算2.目标函数3.约束下的优化求解4.软间隔优化5.核函数变换三、Python实现支持向量机1.惩罚力度对比2.高斯核函数3.非线性SVM总结前言大部分传统的机器学习算法都可以实现分类任务,但这些模型关注的是将不同类别的数据分得开就行,也就是说它们的核心思想是让整个模型分类出错的损失越小越好。刚刚好有一种机器学习模型,它不仅关注分类能
szu_ljm
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2023-12-03 19:48
机器学习
支持向量机
python
ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、
Python
布客飞龙
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2023-12-03 14:48
【100天精通Python】Day73:
python机器学习
入门算法详解与代码示例
目录1.监督学习算法:1.1线性回归(LinearRegression):1.2逻辑回归(LogisticRegression):1.3决策树(DecisionTree):1.4支持向量机(SupportVectorMachine):1.5随机森林(RandomForest):2.无监督学习算法:2.1聚类算法(Clustering):2.2主成分分析(PCA):2.3K均值聚类(K-meansC
LeapMay
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2023-12-03 08:19
100天精通Python
机器学习
python
人工智能
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