怎样可以生头发(如何生头发的简单方法如下)

华峰博客 29

生信发文真的卷,现在纯生信想发高分,除了难还是难,通常会被要求补实验才好发。

现实就是这么残酷,如果你的套路只停留在过去,你就只能做被卷的低分崽,想要降低发文难度,必须升级方法和套路!

迷茫的生信人还在观望,而聪明的生信人已经用下面这个套路在10+SCI上发了近60篇!

没错,就是机器学习

生物信息现在在各个方向都需要机器学习的背景知识。二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……

因此,解螺旋为你整理151页机器学习算法相关资料!KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3 包等超多实用算法一次性get!不仅告诉你机器学习是什么,更告诉你如何用机器学习发文。

今天给大家带来最全机器学习资料!部分目录截图↓↓↓

部分截图:

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12篇教程文详解如何利用机器学习发高分?

机器学习就是教计算机分析数据,发现其中规律,以便人们进行预测或决定的实践。解螺旋为大家整理12篇教程文,研究透彻之后,各种生信分析难题都不在话下!

1筛基因

在部分研究过程中,我们往往同时包含了生存结局和生存时间两个维度的信息。因此,充分利用生存信息,通过构建随机森林模型,来筛选重要基因是十分重要的。

2临床预测

我们常见的临床预测模型根据建模方法,也就是算法的不同分为参数化模型、非参数化模型以及半参数化模型,参数化模型我们主要需要掌握的是线性回归和广义线性回归。

3生信可视化

我们为大家详细讲解生信可视化,理论和实践兼备,学会了生信小白也能掌握高逼格数据可视化方法!

4生信分析

生信分析是运用新的高通量分子生物技术收集并分析大量组学数据, 进而在数据研究基础上对生物医学问题进行研究、开发,生信分析可以认为是生物信息学的重要组成部分之一。

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超多实用算法一次get

机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易。

解螺旋为大家整理超多实用算法,包括KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3 包等。

1KNN算法

KNN 算法,属于一种有监督学习中的分类算法,是所有机器学习算法中最简单但十分高效的方法。

2kmeans 算法

kmeans 算法最初是在 1967 年提出的,当设定 k 个不同的聚类分组后,通过选取 k 个不同的样品作为聚类种子,随后根据其余样本到达这 k 个样品的距离大小,最终将整个样本分成 k 个不同的分组。

3决策树模型

决策树(Decision Tree),是一种应用十分广泛的归纳推理算法。通过不断的学习解析表达式的特征,找到针对目标的学习规律。

4贝叶斯公式

贝叶斯不是一种模型,而是一类模型,是一类基于贝叶斯算法的模型,我们最常使用的是其中的一种模型被称为朴素贝叶斯(Naive Bayes)。

5线性回归模型

针对线性回归(简单线性回归)来说,自变量为数值型变量(离散型&连续型),而因变量则是要求为连续型变量且建议正态分布。

6非线性模型

当我们做多了线性模型,或者线性模型的结果不好解释,亦或者线性模型的结果不符合我们预期的时候,我们往往会产生一种疑问:数据之间的关系就一定是线性的吗?不一定吧!数据之间的关系应该可以是线性相关,也可以是非线性相关才对。

7神经网络

从广义上来说,人工神经网络是一种通用模型,可以应用于几乎任何学习任务:分类、数字预测,甚至是无监督模式识别。

8mlr3 包

我们完全可以把 mlr3 包当成是一个仓库,里面存放着一系列拥有统一端口的机器学习算法, 这样会大大降低 R 语言进行机器学习的成本,方便我们后续进行多模型性能的评估。

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以上仅是此次资料中的极少一部分

内容较多,整理不易

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