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生信修炼手册

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使用tensorflow创建一个简单的神经网络
本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译,展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下
生信修炼手册
2021-07-06
9350
神经网络简介
Artificial Neural Network, 缩写ANN, 简称为神经网络,在机器学习,尤其是深度学习领域广泛应用。
生信修炼手册
2021-07-06
7370
交叉验证的3种方法
将数据集进行划分是非常必要的,如果所有的数据都作为训练集的话,不可避免的会遇到过拟合的问题,所以我们还需要另外的数据对训练集得到的模型的结果进行评估和验证。
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2021-07-06
1.3K0
前馈神经网络与反向传播算法
在上述网络中,信号从输入层开始,经过线性组合和激活函数的处理,输入到下一层的神经元,信号依次经过各个隐藏层的处理,最终输出到输出层,这样的信号传递是一个正向传递的过程,这种结构的神经网络称之为前馈神经网络。
生信修炼手册
2021-07-06
1.2K0
深度学习基本概念|卷积和池化
由卷积层,池化层,全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域,与普通的深度神经网络相比,CNN拥有更好的处理效果。CNN中有两层结构是其特有的
生信修炼手册
2021-07-06
1.2K0
深度学习基本概念|激活函数 Activation Function
人工神经网络由多层神经元构成,对于单个神经元而言,首先对接收到的输入信号进行线性组合,示意如下
生信修炼手册
2021-07-06
6340
异常点检测算法
在进行机器学习建模之前,首先要对数据中存在的异常点样本进行过滤,异常点,也叫做离群点,对数据的归一化,以及后续建模的准确性都会造成影响。因此,必须先去除异常点,常用的有以下3种策略
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2021-04-29
8370
特征选择三板斧
Feature Engineering, 称之为特征工程,属于机器学习中数据预处理阶段的重要内容,细分为以下两大类内容
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2021-04-29
7400
spectral-cluster聚类算法详解
spectral clustering,称之为谱聚类算法,和近邻传播AP算法一样,也是基于图论的算法,都是将样本点两两相连,构成图这一数据结构,不同的是,谱聚类是通过切图的方式来划分不同的cluster, 其思想是使得子cluster内部边的权重之和尽可能高,而不同子cluster之间边的权重之和尽可能低。
生信修炼手册
2021-04-14
7270
Affinity Propagation聚类算法详解
Affinity Propagation简称AP, 称之为近邻传播算法, 是一种基于图论的聚类算法。将所有样本点看做是一个网络中的节点,图示如下
生信修炼手册
2021-04-14
1.7K0
GBDT:梯度提升树算法
GBDT全称为gradient boosting decision tree, 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中,弱分类器的模型可以根据需要灵活选择,而GBDT则强制限定为决策树算法。
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2021-03-24
6300
随机森林:基于决策树的集成学习算法
集成学习并不是一个具体的模型或者算法,而是一个解决问题的框架,其基本思想是综合参考多个模型的结果,以提高性能,类似三个臭皮匠,顶个诸葛亮,图示如下
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2021-03-10
3580
朴素贝叶斯:基于概率论的分类模型
朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型,贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式,公式如下
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2021-03-10
7460
决策树:最清晰明了的分类模型
决策树属于监督学习算法的一种,根据原始输入数据中的特征,构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子,输入数据如下
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2021-03-10
5910
使用支持向量机SVM进行分类
SVM, 全称为support vector machines, 翻译过来就是支持向量机。该算法最常见的应用场景就是解决二分类问题,当然也可以用于回归和异常值检测。
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2021-03-10
7540
使用scikit-learn填充缺失值
在真实世界中的数据,难免会有缺失值的情况出现,可能是收集资料时没有收集到对应的信息,也可能是整理的时候误删除导致。对于包含缺失值的数据,有两大类处理思路
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2021-02-09
2.7K0
使用scikit-learn对数据进行预处理
数据的质量决定了模型的上限,在真实的数据分析中,输入的数据会存在缺失值,不同特征的取值范围差异过大等问题,所以首先需要对数据进行预处理。
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2021-02-09
7690
线性回归与最小二乘法
x轴表示自变量x的值,y轴表示因变量y的值,图中的蓝色线条就代表它们之间的回归模型,在该模型中,因为只有1个自变量x,所以称之为一元线性回归,公式如下
生信修炼手册
2021-02-09
7890
逻辑回归:建立在回归基础上的一种分类模型
机器学习有3大类算法,回归,分类和聚类,其中回归和分类属于监督学习,而聚类则属于非监督学习。线性回归和逻辑回归是机器学习中最为基础,最广为人知的模型。
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2021-02-08
1K0
使用scikit-learn构建数据集
数据是机器学习的必备条件,输入数据的质量高低,是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言,拥有一个数据集来练手是第一步。在scikit-learn中,提供了多种构建数据的方法
生信修炼手册
2021-01-25
8610
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