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机器学习

用户1359560

一文解决RNA测序资料的差异

本文目标: (1)使用edger包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (2)使用deseq包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (3)使用...

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用户1359560

机器学习之决策树理论

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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用户1359560

Python从零开始第六章机器学习①逻辑回归

在本节中,您将使用机器学习算法解决泰坦尼克号预测问题:Logistic回归。 Logistic回归是一种分类算法,涉及预测事件的结果,例如乘客是否能够在泰坦尼克...

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用户1359560

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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用户1359560

机器学习总揽①

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用户1359560

机器学习算法选择流程

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用户1359560

R语言 朴素贝叶斯分类器①

这种学习方法基于条件概率,也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。

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用户1359560

主成分分析①

principal() 含多种可选的方差旋转方法的主成分分析 fa() 可用主轴、最小残差、加权最小平方或最大似然法估计的因子分析 fa.paralle...

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用户1359560

无监督学习 聚类分析④

假如我们随机选取了100名男生和100名女生,两百个人混在一起,而目前只有每个人学生的身高数据,我们既不知道每个身高数据所对应的性别,也不知道男生和女生两个群体...

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用户1359560

机器学习算法①

这个算法由一个目标/结果变量(或因变量)组成,这个变量可以从一组给定的预测变量(独立变量)中预测出来。 使用这些变量,我们生成一个将输入映射到所需输出的函数。 ...

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用户1359560

监督式和非监督式机器学习算法

监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量,使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数

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