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python机器学习生物信息学
生物信息学
| 借助 AI 更高效地开启研究
By超神经
生物信息学
(Bioinformatics)是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法,研究生物学问题。
HyperAI超神经
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2023-11-06 21:54
人工智能
9. 《Bioinformatics Data Skills》之Unix Shell
由于UnixShell的2大哲学思想模块化与重定向,其成为
生物信息学
家常用的工作环境。模块化指的是一个程序只做好一件事情,然后将程序使用管道连接起来。
DataScience
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2023-11-06 14:17
《
生物信息学
生R入门教程》读书笔记 Chapter 7
这一章来介绍NGS的下游分析富集分析简单的讲,富集分析就是一种统计分析的手段,用来筛选功能相类的一组基因是否富集中差异表达的基因中。当人们拿到了差异表达的基因时,很多时候因为差异表达的基因数量很多,面对这么多的基因,人们不知道如何找到合适的突破口进行下游的验证实验。于是从一堆差异表达的基因中找出有意义的基因进行RT-PCR验证以及基因敲除验证就需要使用到富集分析了选择正确的库(library,或者
小潤澤
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2023-11-06 01:26
React Native自学笔记
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
gaolei_eit
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2023-11-05 19:54
React
Native
react
native
python机器学习
融合模型:Stacking与Blending(附代码)_论文_模型竞赛_企业建模
大家好,今天给大家总结归纳了
python机器学习
融合模型:Stacking与Blending(附代码)。1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗?
python机器学习建模
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2023-11-05 15:36
python风控模型
论文复现
项目合作
机器学习
python
人工智能
Python机器学习
算法入门教程
机器学习(MachineLearning,简称ML)是人工智能领域的一个分支,也是人工智能的核心,其涉及知识非常广泛,比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法,最终让计算机拥有像人类一样的智慧,甚至于超越人类。这一结果的实现,要得益于机器学习算法(MachineLearningAlgorithms),它提供了一整套解决问题的方案
别致的SmallSix
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2023-11-05 11:01
Python语言学习
python
机器学习
算法
七步从入门到精通
Python机器学习
本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的
Python机器学习
知识,直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。
qq_38220914
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2023-11-05 11:30
python
机器学习
人工智能
Python机器学习
算法入门教程(第二部分)
接着
Python机器学习
算法入门教程(第一部分),继续展开描述。
别致的SmallSix
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2023-11-05 11:57
Python语言学习
python
开发语言
python机器学习
——决策树
决策树#模块导入fromsklearn.treeimportExtraTreeRegressorasETR,DecisionTreeRegressorasDTRExtraTreeRegressor和DecisionTreeRegressor是scikit-learn库中的两种回归模型,用于拟合和预测连续型目标变量。决策树是一种基于树结构的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过对数据的特征进行
EchoToMe
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2023-11-05 09:35
python
决策树
单细胞转录组高级分析二:转录调控网络分析
然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点,给传统统计学和
生物信息学
方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Sing
Seurat_Satija
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2023-11-05 04:44
python机器学习
——实现Kmeans算法
K-means算法关于K-means算法,它是一种无监督学习算法,用于将数据集分成预定数量的簇(clusters)。K-means算法比较适合用来做聚类分析,而不是用来预测,换句话来说,K-means算法不擅长预测K-means算法的主要思想是通过迭代优化来找到最佳簇中心,使得簇内的数据点相似度最大化,而不同簇之间的相似度最小化。K-means算法的用途市场细分:聚类分析可以帮助企业将其客户细分为
EchoToMe
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2023-11-04 14:40
机器学习
算法
python
rcp2.6是什么意思_RCP Bioclipse版本2.2.0已发布
Bioclipse是基于EclipseRCP的化学和
生物信息学
的开源可视平台。
diluan6799
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2023-11-04 12:18
java
python
人工智能
大数据
linux
免费教材丨第55期:
Python机器学习
实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架
本期教材本期为大家发放的教材为:《
Python机器学习
实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书,大家可以根据自己的需要阅读哦!
人工智能爱好者俱乐部
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2023-11-04 11:47
python机器学习
-多层感知机(神经网络)建立及评估(完整代码+实现效果)
实现功能:
python机器学习
-多层感知机(神经网络)建立及评估。
数据杂坛
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2023-11-04 08:09
机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
python
人工智能
【
Python机器学习
】零基础掌握BaggingRegressor集成学习
如何提升回归模型的稳定性和准确性?在实际生活中,比如房价预测,经常会遇到一种情况:有大量的特征和样本数据,但模型的预测准确度仍然不尽人意。这时候,单一的模型(如支持向量机回归)可能表现得并不够好。考虑到这个问题,解决方案可能是使用集成方法,特别是Bagging算法,来提升模型的性能。例如,在房价预测的场景下,不仅仅使用一个支持向量机模型(SVR),而是利用Bagging算法集成多个SVR模型。下面
Mr数据杨
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2023-11-03 14:36
Python
机器学习
机器学习
python
集成学习
Python机器学习
——预测分析核心算法PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书
点击获取提取码:7qi1image.png在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要
胡萝卜须_aee2
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2023-11-03 10:00
Python机器学习
实战(一)
文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测#基于逻辑回归实现乳腺癌预测fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.
数据攻城小狮子
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2023-11-03 09:05
Python数据分析
挖掘与可视化
python
机器学习
人工智能
生物信息学
与功能基因组学(1)
生物信息学
是一门集数学、计算基科学和生物学的工具与技术于一体的交叉学科,其研究内容涵盖了生物信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释等各个方面。
顺昕如意
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2023-11-03 06:22
生信必会格式:GFF和GTF的简介和转换
例子GFF转为GTF使用AGAT转换使用gffread转换使用GenomeTools转换其他工具:ea-utils、TransDecoder、Kentutils闲聊参考前言GFF和GTF两种格式,算是
生物信息学
中最基本最常用
万木春❀
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2023-11-03 04:54
NGS基础
大数据
linux
bedtools intersect用法详解
bedtools用法大全bedtools等工具号称是可以代替普通的
生物信息学
数据处理工程师的!
awk_bioinfo
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2023-11-03 04:16
生物信息
bedtools 用法大全
bedtools用法大全bedtools等工具号称是可以代替普通的
生物信息学
数据处理工程师的!
awk_bioinfo
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2023-11-03 04:15
NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换
生物信息学
习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析(Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析(ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析
生信宝典
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2023-11-03 04:45
html
css
数据挖掘
数据可视化
正则表达式
用maftools一行代码画出瀑布图
本文首发于微信公众号:
生物信息学
习昨天本科的一个师姐问我关于瀑布图的画法,想要画个瀑布图,问我有没有有什么工具可以画的,目标图如下:image.png于是给师姐介绍了maftools这个R包,这个R包功能非常强大
gtt儿_生物信息学习
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2023-11-02 16:22
2021-03-03
核酸和蛋白质序列分析关键词:核酸序列蛋白质序列分析软件在获得一个基因序列后,需要对其进行
生物信息学
分析,从中尽量发掘信息,从而指导进一步的实验研究。
85164760f6ac
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2023-11-02 14:56
科研神器TBtools,拿来把你……
森言森语TBtools是一款优秀的
生物信息学
软件,也是我最早接触的
生物信息学
软件。从接触到现在差不多一年,边使用,边积累,算是学习路上的一款启蒙软件。
今日之森
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2023-11-02 08:24
python one class svm_
Python机器学习
笔记:One Class SVM
前言最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的
weixin_39575775
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2023-11-02 08:56
python
one
class
svm
单样本检测方法-One Class SVM
Python机器学习
笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,
试一试名字能有多长
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2023-11-02 08:55
pandas 是基于NumPy
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系列文章目录前言一
过去日记
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2023-11-02 06:37
pandas
numpy
【
生物信息学
】单细胞RNA测序数据分析:计算亲和力矩阵(基于距离、皮尔逊相关系数)及绘制热图(Heatmap)
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.读取数据集2.质量控制(可选)3.基于距离的亲和力矩阵4.绘制基因表达的Heatmap5.基于皮尔逊相关系数的亲和力矩阵6.代码整合一、实验介绍 计算亲和力矩阵,一般按照以下步骤进行:导入数据:加载单细胞RNA测序数据集。数据预处理:根据需要对数据进行预处理,例如基因过滤、归一化等。计算亲和力:使用合适
QomolangmaH
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2023-11-02 05:04
#
生物信息学
数据分析
矩阵
数据挖掘
人工智能
生物信息学
【
Python机器学习
】决策树ID3算法结果可视化附源代码 对UCI数据集Caesarian Section进行分类
决策树实现所用到的库实现经验熵计算经验熵计算公式条件熵信息增益ID3选择信息增益最大的属性过程拟合预测评估决策树可视化决策树保存决策树读取效果图总代码如何获得每一步计算结果实验结果(决策树)debug模式决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由
FlySkyIce
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2023-11-01 20:23
机器学习
实例
决策树
python
机器学习
数据分析
10个常用的
Python机器学习
库,你知道几个?
今天给大家分享10个常用的
Python机器学习
库,非常实用,建议收藏!
六星源课堂
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2023-11-01 16:06
Python机器学习
10——梯度提升
本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载:Python数据程序参考书目:陈强.机器学习及Python应用.北京:高等教育出版社,2021.本系列基本不讲数学原理,只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。梯度提升也是属于集成方法,最早的提升法是Adaboost,后来拓宽到梯度提升法GBM,然后又有了一些改进的版本,例如XGboost,LightGBM,都是目
阡之尘埃
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2023-11-01 09:54
实用的Python机器学习
sklearn
python
机器学习
boosting
【
Python机器学习
】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习
如何精准预测房价?当人们提到房价预测时,很多人可能会想到房地产经纪人或专业的评估师。但是,有没有一种更科学、更精确的方法来预测房价呢?答案是有的,这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归(GradientBoostingRegressor)。假设现在有一组房屋数据,包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。目标是通过这些信息来精准预测房屋的销售价格。面积(平方米)楼层距离市中心(
Mr数据杨
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2023-11-01 09:17
Python
机器学习
机器学习
python
集成学习
Windows子系统Linux安装简易指南(1)
最近接触到
生物信息学
Linux是处理
生物信息学
数据必备的工具之一,常用的笔记本或者电脑是windows系统但是处理较大数据时候不大方便,常见的是1.windows上面安装虚拟机然后在虚拟机上安装Linux
小乔爱科研
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2023-11-01 07:10
信息安全保障基础
渗透测试情报收集5.信息泄露6.跨站脚本XSS7.SQL注入式攻击8.目录遍历9.代码/命令执行10.弱口令11.渗透测试技术【12.安全渗透技术演练13.安全测试工具与环境建设-中间穿插】例如:第一章
Python
hyhrosewind
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2023-10-31 10:20
网络
安全
web安全
可视化生信分析利器 Galaxy 之 Docker 部署
GalaxyProject(https://galaxyproject.org/)是很多年前在云计算背景下诞生的一个
生物信息学
可视化分析开源项目,是目前生物医学研究领域最受欢迎的在线生物信息分析工具之一
BioIT爱好者
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2023-10-31 10:09
可视化
docker
linux
java
centos
生物信息学
之 序列比对
针对DNA、RNA以及蛋白质序列,我们需要对其进行序列相似性搜索,来研究分析不同序列在结构和功能上相同与差异相似性【similarity】/一致性【identity】双序列比对(PairwisesequenceAlignment)同源性【homology】多序列比对(MultipleSequenceAlignment)旁系同源【paralogs】:同祖同种不同功直系同源【orthologs】:同祖
BHHANt
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2023-10-31 09:51
生物信息学
生物信息学
(1)——双序列比对之Needleman-Wunsch(NW)算法详解及C++实现
生物信息学
系列博客索引
生物信息学
(1)——双序列比对之Needleman-Wunsch(NW)算法详解及C++实现
生物信息学
(2)——双序列比对之Smith-Waterman(SW)算法详解
生物信息学
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大青儿
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2023-10-31 09:19
生物信息学
序列比对
生物信息学
算法
c++
程序人生
生物信息学
分析-blast序列比对及结果详细说明
1.软件说明Blast是一种基于序列比对的分析工具,可以用于寻找生物序列之间的同源性,它的全称是BasicLocalAlignmentSearchTool。Blast有多种版本和用途,最常见的是基于Web的Blast和本地安装的Blast程序。Web版Blast可以直接在NCBI网站上使用,而本地安装的Blast程序需要下载和安装在计算机上。Blast的使用流程一般为输入一个查询序列,与数据库中的
小果运维
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2023-10-31 09:47
生信分析-bioinfo
数据分析
生信分析
blast
序列比对
「摸鱼快报003」哈佛
生物信息学
课程叫你乖乖呆家学习
https://github.com/harvardinformatics/learning-bioinformatics-at-home哈佛大学的科学家们为了让诸位乖乖呆在家里学习
生物信息学
,开始编撰一份学习清单方便大家在家里好好学习
生物信息学
卖萌哥
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2023-10-31 06:02
最新11+单基因泛癌纯生信,值得学习!
本研究通过一系列的
生物信息学
和统计方法,对多个层次的数据
生信小课堂
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2023-10-31 02:03
【
Python机器学习
】零基础掌握IsotonicRegression等渗回归
想要预测一个事件的结果,但因素多且复杂,难以得出精确的预测?在金融、医疗、教育等多个领域,这样的问题是非常普遍的。假设在医疗领域,医生需要根据多项指标(如年龄、血压、胆固醇水平等)来预测患者是否有心脏病的风险。因为每个指标对结果的影响都可能不同,单一模型可能无法精确地进行预测。年龄血压胆固醇是否有心脏病风险4512018005014022015515021014011016006015523013
Mr数据杨
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2023-10-31 02:16
Python
机器学习
机器学习
python
回归
生物小工具
本文主要介绍一些生物小工具,尤其是在文章中的,还有就是
生物信息学
方面的,总而言之,言而总之,希望能够帮助到大家。
天明豆豆
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2023-10-30 22:44
python机器学习
——回归模型评估方法 & 回归算法(线性回归、L2岭回归)
目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数(误差大小)4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例:波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,\mean_absolute_error,\mea
Perley620
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2023-10-30 12:04
python
机器学习
回归
python
算法
线性回归
【
Python机器学习
】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归
如何在短时间内精准预测房价?随着房地产市场的日趋复杂,准确和快速地预测房价变得愈加重要。传统的预测方法往往耗时长、准确度低,那么有没有更高效、准确的方法呢?考虑一个房地产经纪公司,该公司希望通过一些房屋特征(如面积、地段、楼层等)来快速预测房价。一种有效的解决思路是应用机器学习算法进行预测。这里介绍的算法就是SGDRegressor,它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积(㎡)地段评分楼层装
Mr数据杨
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2023-10-30 12:04
Python
机器学习
python
机器学习
线性回归
Python机器学习
之multiple_linear_regression(多元线性回归)
Python机器学习
之multiple_linear_regression(多元线性回归)实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1:用线性回归找到最佳拟合直线实验
猫头丁
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2023-10-30 12:11
Python机器学习
python
机器学习
算法
【
Python机器学习
】零基础掌握LinearRegression经典线性回归
有没有想过,为什么房价会受到多种因素的影响?现代生活中,购房是大多数人的一项重要任务。但是房价是如何确定的呢?通常,房价不仅受到地理位置的影响,还受到房屋大小、装修程度等多种因素的综合作用。那么,如何准确地预测一个房子的合理售价呢?为了解决这个问题,这里提出了一个解决思路:使用线性回归模型。这种模型可以根据多个变量(如地理位置、房屋大小、装修程度等)来预测一个目标变量(房价)。假设有以下模拟的房价
Mr数据杨
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2023-10-30 11:07
Python
机器学习
python
机器学习
线性回归
【
Python机器学习
】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器
面临选择,如何更准确地预测乳腺癌?在医疗领域,准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病,早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了,如何在大量的医疗数据中,准确、快速地诊断乳腺癌?假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据,其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题,一种有效的方法
Mr数据杨
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2023-10-30 11:50
Python
机器学习
python
机器学习
线性回归
python机器学习
(2)
第一章.机器学习1.GPU:图形处理单元。CPU:计算处理单元。2.监督学习:利用一组标记数据对未标记数据进行分类的方法。(通过比对预测结果和期望结果,不断提升性能)3.无监督学习:数据没有标签,通过算法得出结论。(数据尽可能是具有较高的类内相似性和较低的类间相似性)4.决策树的组成:在具体特征上执行测试的决策结点(该节点负责开枝散叶),以及说明目标属性的叶子节点。第二章.神经网络1.神经网络是监
for myself
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2023-10-30 09:23
python
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python机器学习
——xgboost简介
xgboost简介(1)背景(2)什么是XGBoost(3)为什么要用XGBoost(4)XGBoost相比传统gbdt有何不同?xgboost为什么快?xgboost如何支持并行?参考(1)背景Boosting分类器属于集成学习模型,它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来,成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代,每次迭代就生成一颗新的树。对于如何在每一步生成合理的树,大家
曹文杰1519030112
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2023-10-30 09:17
python机器学习及实践
python
机器学习
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