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近日,德克萨斯大学和美国陆军研究实验室在Nature上发表文章,题为“Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization”。
其实,机器学习不仅在材料学上发挥作用,在医学领域,机器学习也开始成为前沿热点。
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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!
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。
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。
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!
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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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。
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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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。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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