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用户1359560

Python数据处理从零开始----第四章(可视化)背景:Matplotlib

我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的Sc...

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(2)目录正文

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R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一...

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gbm算法

gbm是通用梯度回归模型(Generalized Boosted Regression Models)简称。GBDT(Gradient Boosting Dec...

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决策树理论

在决策树理论中,有这样一句话,“用较少的东西,照样可以做很好的事情。越是小的决策树,越优于大的决策树”。数据分类是一个两阶段过程,包括模型学习阶段(构建分类模型...

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机器学习预测乳腺癌良恶性(1)(逻辑回归)

逻辑回归算法思想:逻辑回归(LogisticRegression)是当前机器学习算法比较常用的方法,可以用来回归分析,也可以用来分类,主要是二分类问题。逻辑回归...

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机器学习实战(2)之预测房价

数据预处理要点: 1.使用log(x+1)来转换偏斜的数字特征 -,这将使我们的数据更加正常 2.为分类要素创建虚拟变量 3.将数字缺失值(NaN)替换为...

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机器学习实战(3)之使用lasso回归预测房价

Ridge模型的主要调整参数是alpha - 一个正则化参数,用于衡量模型的灵活程度。 正规化越高,我们的模型就越不容易过度拟合。 但是它也会失去灵活性,并且可...

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pandas基础和应用(1)

pandas提供了三种数据对象,分别是Series,DataFrame和Panel。Series用于保存一维数据,DataFrame用于保存二维的数据,Pane...

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机器学习实战⑴之线性回归预测房价机器学习实战

一般来说,一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据,然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据,比如说是一个多维记录),就说它有许多“...

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使用R语言进行机器学习特征选择②

特征工程其实是一个偏工程的术语,在数据库领域可能叫做属性选择,而在统计学领域叫变量选择,其实是一个意思:即最大限度地从原始数据中提取有用信息以供算法和模型使用,...

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python机器学习速成|1|数据导入

主要任务: ①完成常见的数据导入操作,包括数据导入,缺失值填充 ②完成常见的机器学习数据准备,包括特征二值化和训练集测试集的划分等

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使用R语言进行机器学习特征选择①

特征选择是实用机器学习的重要一步,一般数据集都带有太多的特征用于模型构建,如何找出有用特征是值得关注的内容。

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用户1359560

机器器学习算法系列列(1):随机森林随机森林原理随机森林的生成随机采样与完全分裂随机森林的变体

顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让...

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pandas VS baseR

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Potent immunogenicity in BRCA1-mutated patients with high-grade serous ovarian carcinoma摘要介绍

高级别浆液性卵巢癌(HGSOCs)是免疫检查点抑制剂(ICIs)效果不理想的肿瘤之一。因此必须开发可行的生物标志物,用于鉴定响应候选者并指导HGSOC患者的精确...

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使用R语言分析微信好友

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使用python分析微信好友

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Python Vs R:数据科学家的永恒问题pythonR结论

Python有一些使用案例,R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都...

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机器学习总揽①

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