python机器学习生物信息学

Agisoft Metashape 基于影像的外部点云着色

AgisoftMetashape基于影像的外部点云着色提示：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
小喜头鱼·2024-01-10 07:04

【Python机器学习】用于回归的决策树

用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。利用计算机内存历史及格的数据进行实验，数据展示：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei
zhangbin_237·2024-01-10 06:10

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。特别是特征的尺度完全不一样时或二元特征和连续特征同时存在时，决策树的效果很好。决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

理论知识：集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合。为了实现这一策略，需要构造很多决策树。每棵树都应该对目标值做出可以接受的预测，还应该与其他树不同。
zhangbin_237·2024-01-10 06:33

如何删除有90%以上一致性的序列

写在前面的话：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）。了解到生物信息学要有编程基础，尤其是要会一门编程语言，例如：R语言、Python、P
天明豆豆·2024-01-09 18:40

【Python机器学习】构造决策树

通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。为了防止过拟合，有两种常见策略：1、尽早停止树的生长，也叫预剪枝2、先构造树，但随后删除或折叠信息量很少的结点，也叫后剪枝。预剪枝的限制条件可能包含限制树的最大深度、限制叶结点的最大数目、规定一个结点中数据点的最小数目。如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237·2024-01-09 08:28

【Python机器学习】理论知识：决策树

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边奖问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说，，为了得到预测结果，利用多个特征构建一个模型，可以利用监督学习从数据中学习模型，而不需要人为构建模型。学习决策树，就是学习一系列if
zhangbin_237·2024-01-08 19:35

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习：朴素贝叶斯分类算法

大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下。1分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁
Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。朴素贝叶斯分类器高效的原因是：通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn中实现了3中朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB。GaussianNB可用于任意连续数据，BernoulliNB假定输入
zhangbin_237·2024-01-07 19:53

【Python机器学习】线性模型——用于二分类的线性模型

线性模型也广泛用于分类问题，对于二分类问题，可以用以下公式进行预测：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b>0公式与现行回归的公式非常类似，但没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值。如果函数值小于0，就预测类别-1，否则预测类别+1。对于用于回归的线性模型，输出y是特征的线性函数，是直线、平面或者超平面。对于用于分类的线性模型，决策边界是输入的线性函数。
zhangbin_237·2024-01-07 19:23

【Python机器学习】线性模型的优缺点

线性模型的主要参数是正则化参数。在回归模型里是alpha，在一些分类模型里是C。alpha越大或C越小，说明模型越简单，通常在对数尺度上对alpha和C进行调节。除了正则化参数，还需要确定是L1正则化还是L2正则化，如果只有几个特征是重要的，应该用L1正则化，否则用L2正则化。线性模型的训练速度非常快，预测速度也很快。这类模型可以推广到非常大的数据集，对稀疏数据也有效。线性模型的另一个优点是：利用
zhangbin_237·2024-01-07 19:52

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。在“一对其余”方法中，对每个类别都学习一个二分类模型，将这个类别和其他类别尽量区分，这样就生成了与类别数相同的二分类模型数。在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对
zhangbin_237·2024-01-07 19:20

【Python机器学习】基于随机森林全球经济危机预测

一、引言全球经济危机是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，如金融市场、政策环境、地缘政治等。预测经济危机对于政策制定者、投资者和企业来说至关重要，因为它可以帮助他们提前做出应对措施，减少潜在的损失。然而，准确预测经济危机是一项具有挑战性的任务，因为涉及到的数据量大、变量多，且各因素之间的相互作用难以捉摸。近年来，机器学习和人工智能的迅速发展为解决这一问题提供了新的思路。随机森林作为一种强大的集成学
Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:20

2022-05-18

CanDisc|基于复发性癌基因共变异的精准联合疗法图灵基因图灵基因2022-05-1813:24收录于合集#前沿分子生物学技术德克萨斯大学MD安德森癌症中心的科学家报告了一种新型生物信息学平台的开发，
图灵基因·2024-01-07 05:56

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

八大项目：某实习网站招聘信息采集与分析（Python数据采集与分析）股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel
泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下，地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某
Mr.靳靳477302280·2024-01-07 00:55

【Python机器学习】对二维数据集的决策边界

对于二维数据集，可以在xy平面上画出所有可能的测试点的预测结果，根据平面中的每个点所属的类别对平面进行角色，可以查看决策边界，也就是算法对类别0和类别1的分界线。对1、3、9个邻居三种情况的决策边界可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selecti
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

k近邻算法还可以用于回归任务，如果单一近邻，预测结果就是最近邻的目标值，使用多个近邻时，预测结果为这些邻居的平均值。用于回归的k近邻算法在scikit-learn的KNeighborsRegressor类中实现。importmglearn.datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsim
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往
zhangbin_237·2024-01-05 22:54

生信人的自我修养：Linux 命令速查手册

如果你对生物信息学感兴趣，欢迎在公众号或知乎关注我。博客：
简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-05 13:27

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型
数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型
数据杂坛·2024-01-05 12:47

【Python机器学习】评估模型

以鸢尾花数据为例，将测试数据中的每朵鸢尾花进行预测，并将预测结果与已知标签结果进行对比，可以计算精度来衡量模型的优劣。精度就是品种预测正确的结果占比。importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimpor
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

【Python机器学习】理论知识：分类与回归

监督机器学习问题主要有两种：分类、回归。分类问题的目标是类别标签，这些标签主要是来自于预定义的可选列表。分类问题有时可分为二分类（两个类别之间进行区分）和多分类（两个以上的类别之间进行区分），二分类是尝试回答是/否问题，二分类问题中，通常将类别称为正分类、反分类，这里的“正”不代表好的方面或者正数，只是代表研究对象，往往是主观判断，与具体的领域有关。回归任务的目标是预测一个连续值（浮点数/实数）。
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。判断一个算法在新数据上表现好坏的唯一度量，就是在测试集上的评估。如果构建了一个对于现有数据量来说过于复杂的模型，这被称为过拟合。如果模型过于简单，不能抓住数据的全部内容以及数据中的变化，甚至在训练集上的表现就很差，就被称为欠拟合。模型越复杂，在训
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

【Python机器学习】k近邻——k近邻分类

k-NN算法最简单的版本是只考虑一个最近邻，也就是想要预测的数据点最近的训练数据点，预测结果就是这个训练数据点的已知输出。除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。在考虑多余一个邻居的情况时，用‘投票法’来制定标签，也就是对于每个测试点，计算多少个邻居属于类别0、多少个属于类别1，然后将次数更多的类别作为预测结果。importmglearn.datasetsimpo
zhangbin_237·2024-01-05 03:47

【生物信息学】层次聚类过程

文章目录一、理论二、实践过程1过程2一、理论  层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法，它试图通过在不同层次上逐步合并或分裂数据集来构建聚类结构。这个树状结构通常被称为“树状图”（dendrogram），其中每个节点代表一个数据点或一组数据点，而连接节点的分支表示聚类的形成过程。  下面是层次聚类的一般原理：距离矩阵计算：首先，计算数据集中每对数据点之间的距离。这可以是欧氏距离、曼哈顿距离、相关性等
QomolangmaH·2024-01-04 09:09

「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!

摸鱼快报是一档我拍脑袋想出来的致力于轻量化地收集优质生物信息学及相关领域资料带给大家的小栏目,力求废话不多,干货为王.下面内容引用自官方github首页,帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《
卖萌哥·2024-01-04 07:51

【CSDN软件工程师能力认证学习精选】python机器学习手写算法系列——线性回归

CSDN软件工程师能力认证（以下简称C系列认证）是由中国软件开发者网CSDN制定并推出的一个能力认证标准。C系列认证历经近一年的实际线下调研、考察、迭代、测试，并梳理出软件工程师开发过程中所需的各项技术技能，结合企业招聘需求和人才应聘痛点，基于公开、透明、公正的原则，甑别人才时确保真实业务场景、全部上机实操、所有过程留痕、存档不可篡改。我们每天将都会精选CSDN站内技术文章供大家学习，帮助大家系统
高校俱乐部·2024-01-04 01:28

生信数据类型

生信是指生物信息学，是研究生物大数据的采集、存储、分析和解释的学科领域。
m1chiru·2024-01-03 23:39

ExpHunterSuite

ExpHunterSuite是一种用于基因表达数据分析的生物信息学工具套件。它可以用于从高通量测序数据中提取差异表达基因，并对其进行注释和功能富集分析。
m1chiru·2024-01-03 23:09

聚类算法介绍

聚类算法在数据挖掘、图像分割、文本分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。
亦旧sea·2024-01-03 21:06

【Python机器学习】鸢尾花分类——鸢尾花数据集

背景：鸢尾花会有3种分类（setosa、versicolor、virginica），对于测量数据，可以确定每朵鸢尾花所属的品种，目标是构建机器学习模型，从已知鸢尾花测量数据中进行学习，从而预测鸢尾花的品种。这是一个监督学习问题，要从多个选项中预测其中一个，这是一个分类问题的示例，可能的输出叫做类别，对于一个数据点来说，它的品种叫做标签。用到了鸢尾花数据集，这是机器学习和统计学中一个经典的数据集，包
zhangbin_237·2024-01-03 16:23

【Python机器学习】衡量模型是否成功：训练数据&测试数据

在机器学习中，为了衡量模型是否成功，通常做法是吧将收集好的带标签数据分成两部分，一部分用于构建机器学习模型，叫做训练数据或训练集；其余数据用来评估模型性能，叫做测试数据、测试集或者留出集。scikit-learn中的train_test_split函数可以打乱数据集并进行拆分。这个函数可以将75%的行数据及对应标签作为训练集，剩下25%的数据及标签作为测试集。scikit-learn中的数据通常用
zhangbin_237·2024-01-03 16:23

【Python机器学习】观察数据&散点图矩阵

构建机器学习模型前，通常要检查数据，判断不用机器学习能不能轻松完成任务，或者需要的信息有没有包含在数据中。检查数据也是发现异常值和特殊值的好办法。检查数据的最佳方法之一就是可视化，一种是绘制散点图，将一个特征作为x轴，另一个作为y轴，将每个数据点绘制为图上的点。为了解决3个或更多特征的数据集作图的问题，可以绘制散点图矩阵。以鸢尾花数据集为例，首先将Numpy数组转换为pandasDataFrame
zhangbin_237·2024-01-03 16:18

生信人的20个R语言习题-高级

R包：数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2绘图包：ggplot2不同领域的R包使用频率不一样，在生物信息学领域
DrKu·2024-01-02 17:56

R语言绘制精美漂亮截断图教程 | 代码重复 | （收藏篇）

收藏篇）R语言绘制截断图教程教程视频：R语言绘制精美漂亮截断图教程|代码重复|（收藏篇）-知乎(zhihu.com)R语言绘制漂亮截断图教程|代码重复“小杜的生信筆記”公众号、知乎、平台，主要发表或收录生物信息学的教程
小杜的生信筆記·2024-01-02 08:26

Python机器学习原理与算法实现中绘制散点图和线图的操作

作为对数据进行预处理的重要工具之一，散点图（ScatterDiagram）深受专家、学者们的喜爱。散点图的简要定义就是点在直角坐标系平面上的分布图。研究者对数据制作散点图的主要出发点是通过绘制该图来观察某变量随另一变量变化的大致趋势，据此可以探索数据之间的关联关系，甚至选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图的绘制函数是plt.scatter()和sns.scatterplot()。其中plt.sc
数据科学作家·2024-01-02 02:46

win 显示文件名后缀属性

win显示文件名后缀属性提示：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
xhZhangShaoFan·2024-01-01 15:01

《Python机器学习原理与算法实现》学习笔记

以下为《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠张甜著2023年2月新书清华大学出版社）的学习笔记。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”。
数据科学作家·2024-01-01 13:14

序列比对简介1

序列比对是生物信息学中非常重要的一部分，它可以帮助我们识别DNA、RNA和蛋白质序列中的相似性和差异性，从而推测它们在生物体内的功能。比对两个序列最简单的方法是将它们放在一起，并逐个字符进行比较。
Bioinfotec·2024-01-01 10:37

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

这是Python机器学习原创文章，我的第183篇原创文章。
数据杂坛·2023-12-31 14:36

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。
AI小白龙*·2023-12-30 21:55

2023最后一个工作日

2023年教程汇总|《小杜的生信笔记》「小杜的生信筆記」，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!
小杜的生信筆記·2023-12-30 15:08

——生物信息学了解一下

别担心，来到重庆邮电大学生物信息学专业上述愿望统统帮您实现！
Yolanda_44ad·2023-12-30 09:59

学学这篇免疫浸润文章和作者一样发5+分

Anovelimmune-relatedgenesprognosisbiomarkerformelanoma-associatedwithtumormicroenvironment.在文章中作者构建了基于8个IRGs的黑色素瘤预后分类器模型，而且进行了全面的生物信息学分析
科研菌·2023-12-29 23:21

BED 文件格式 chip-seq m6a数据可视化会用到

//bedtools.readthedocs.io/en/latest/content/general-usage.htmlBED格式（BrowserExtensibleDataformat）是一种在生物信息学中广泛使用的文本文件格式
生信小博士·2023-12-29 19:10

机器学习笔记

机器学习黑马程序员3天快速入门python机器学习_哔哩哔哩_bilibili1.概述1.1机器学习、人工智能、深度学习关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习一个方法发展而来1.2定义机器学习是从数据中自动获得模型
王小白学习·2023-12-29 08:18
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