目前我使用的仍然是hg19系统的参考基因组，所以就在gencode数据库里面下载了基于hg19的gtf注释文件，并格式化如下： head ~/reference/gtf/gencode/protein_coding.hg19...我们论坛有专门的教程讲解如何格式化，得到每个基因组的起始终止坐标，就不在此赘述啦（根据gtf格式的基因注释文件得到人所有基因的染色体坐http://www.biotrainee.com/thread-472...之前我们讲过samtools的depth用法，很容易就可以根据我们拿到的基因起始终止坐标信息来批量依次提取每个基因的被测序的长度，平均测序深度，还有平均测序深度的方差！...这个脚本很简单，主要是对samtools的depth的输入进行简单的统计而已。 我们可以从统计的结果看到有的基因覆盖度极高，但有的基因覆盖度却很低，这是为什么呢？...下一讲我们就简单的解析一下蛋白编码基因的测序深度以及覆盖度吧！
TensorFlow Fold(现在还出了Eager模式，可以对比学习)，根据不同结构输入数据建立动态计算图(dynamic computation)，根据每个不同输入数据建立不同计算图。...可插入附加指令在不同批处理操作间移动数据。简化模型训练阶段输入数据预处理过程。CPU模型运行速度提高10倍以上，GPU提高100倍。 TensorFlow计算加速。...在待评价字符串与参考文符串间创建平面图。待评价翻译每个一元组必须映射到参考翻译1个或0个一元组。选择映射交叉数据较少的。 常用通用评价指标。 准确率、召回率、F值、ROC、AUC、AP、mAP。...专门AUC计算工具 http://mark.goadrich.com/programs/AUC/ 。...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
BPR算法回顾 BPR算法是基于矩阵分解的排序算法，它的算法训练集是一个个的三元组$$，表示对用户u来说，商品i的优先级要高于商品j。...对于任意一个用户u，我们可以计算出它对商品i的排序评分为$\overline{x}_{ui} = w_u \bullet h_i$。...同时，每个用户看过的电影都保存在user_ratings中。...迭代用的若干批训练集，获取训练集的代码如下，主要是根据user_ratings找到若干训练用的三元组$$，对于随机抽出的用户u，i可以从user_ratings随机抽出，而j也是从总的电影集中随机抽出...对于每个用户u，它的评分电影i是我们在user_ratings_test中随机抽取的，它的j是用户u所有没有评分过的电影集合，比如用户u有1000部电影没有评分，那么这里该用户的测试集样本就有1000个
Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。 我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。...例如，假设我们要定义自己的度量标准，该度量标准在每个 epoch 结束时计算。...) 这里我们要计算每个 epoch 结束时的 F1 分数和 AUC 分数。...在 init 方法中，我们读取计算分数所需的数据。然后在每个 epoch 结束时，我们在 on_epoch_end 函数中计算指标。...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。
为此，我们针对给定变量计算所有网格点上的均值和标准差，然后使用该值重新缩放数据。 normalize_multivariate_data() 函数独立地标准化四维数据矩阵中的每个通道。...因为为每个输入层和隐藏层之间的每个连接分配了独立的权重，所以权重的数量将急剧增加，并且网络将难以收敛，并且可能会过拟合数据中的噪声。...我们可以通过将我们的数据从标量值表重新配置为一组二维字段，并在其它维度上 (instance, y, x, variable) 堆叠。...卷积层将一组局部连接的权重应用于输入图像的一部分。权重乘以输入，然后求和，以在该位置创建输出。然后，权重在整个图像上移动，然后重复该操作。卷积的示例如下所示。 ? 每个卷积滤波器捕获不同种类的特征。...池化层通常放置在每个卷积层之后。
：给定一组特征数据，求这组数据的分类。...CSV 文件首行前两列分别表示数据组的个数和每个数据组的特征数，训练集中一共有 120 组数据，每组数据包含 4 个特征。...然后要构造一个输入函数，用于将训练数据输入到 TensorFlow 中用来训练，这个函数返回 2 个 Tensor 数据，一个是大小为 [120,4]的输入数据，表示 120 组数据，每组数据包含 4...要完成这个测试，首先要生成训练集和测试集 csv 文件，使用一个 gen_data 函数生成数据，首行为数据组数和特征的数量，在本例中，特征数量为 2。..., 'auc': 1.0000001, 'global_step': 18000, 'accuracy': 1.0} 在我的机器上，执行 2000 次训练耗时将近 8s，14000 次差不多耗时 1
因为三重损失是如此普遍，这是我们将在这篇文章的后面使用的损失函数，了解它是如何工作的很重要。 ? 顾名思义，三重损失需要三个输入，我们称之为三元组。三元组中的每个数据点都有其自己的工作。...在离线挖掘中，整个数据集在训练前被转换成三个一集。在在线挖掘中，大量的数据被输入，随机生成三元组。...为了便于可视化（尽管事后看来不一定易于理解），每个已知的标记类别都使用来自每个类别的随机示例图像显示在支持集中，如上图中部所示。图的左侧是测试图像。...原型实质上是每个类别的广义嵌入，从而减少了异常值对距离测量的影响。可以通过多种方法来计算这些值，但是可以采用简单的技术，例如很好地计算中位数。让我们更新示例... ?...现在，每个类都在其簇的中心附近获得了一个原型（例如Pₓ是交叉类的原型）。如果在测量相似度时选择原型，则三角形将正确标记为正方形。这种简单的解决方案可以大大减少异常值在计算相似度时的影响。
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。...我们使用numpy构建一组线性关系的数据，通过TensorFlow实现的随机梯度算法，在训练足够长的时间后可以自动求解函数中的斜率和截距。 ?...为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢...分布式TensorFlow应用 最后不得不介绍TensorFlow强大的分布式计算功能，传统的计算框架如Caffe，原生不支持分布式训练，在数据量巨大的情况下往往无法通过增加机器scale out。...TensorFlow承载了Google各个业务PB级的数据，在设计之初就考虑到分布式计算的需求，通过gRPC、Protobuf等高性能库实现了神经网络模型的分布式计算。
Machine Learning 一、TensorFlow深度学习框架简介 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架...我们使用numpy构建一组线性关系的数据，通过TensorFlow实现的随机梯度算法，在训练足够长的时间后可以自动求解函数中的斜率和截距。 ?...为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢...3.7 分布式TensorFlow应用 最后不得不介绍TensorFlow强大的分布式计算功能，传统的计算框架如Caffe，原生不支持分布式训练，在数据量巨大的情况下往往无法通过增加机器scale out...TensorFlow承载了Google各个业务PB级的数据，在设计之初就考虑到分布式计算的需求，通过gRPC、Protobuf等高性能库实现了神经网络模型的分布式计算。
在批量训练模型时，此指标非常有用，因为它会在每次调用时计算批量的平均精度。 当我们在每个步骤中使用整个数据集训练模型时，我们将重置此指标，因为我们不希望它跟踪运行中的平均值。 # 创建输入特征和标签。...精准率得分 上面计算的混淆矩阵使得计算平均精确率非常容易。 我将在下面实现一个函数，它会自动为你计算。 你还可以指定每个类的权重。 例如，由于某些原因，第二类的精确率可能对你来说更重要。...ROC-AUC 得分 为了计算 ROC-AUC 得分，我们将使用tf.metric.auc的相同方法。...对于每个概率阈值，我们将计算真正例，真负例，假正例和假负例的数量。 在计算这些统计数据后，我们可以计算每个概率阈值的真正例率和真负例率。 为了近似 ROC 曲线下的面积，我们将使用黎曼和和梯形规则。...得分并获得每个阈值的 TPR 和 FPR auc_score, fpr_list, tpr_list = roc_auc(y, preds, thresholds) print('ROC-AUC score
在计算广告和推荐系统中，CTR预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛陆续举办。...（本文作者：沈伟臣，阿里巴巴算法工程师） 点击率预估问题 点击率预估问题通常形式化描述为给定用户，物料，上下文的情况下，计算用户点击物料的概率即：pCTR = p(click=1|user,item,...简单来说，在广告业务中使用pCTR来计算广告的预期收益，在推荐业务中通过使用pCTR来确定候选物料的一个排序列表。...您简单的通过model.fit()和model.predict()来使用这些复杂的模型执行训练和预测任务，以及在通过模型初始化列表的device参数来指定运行在cpu还是gpu上。 ?...，因为我们需要对类别特征进行Embedding，所以需要告诉模型每一个特征组有多少个embbedding向量，我们通过pandas的nunique()方法统计。
AUC 的计算一共有三种方法，分别是： 方法 1-计算面积 AUC 为 ROC 曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。 其实曲线下的面积为一个个小的梯形面积之和，所以可以直接进行积分。...在上面的例子中，一共有 2*2=4 个正负样本二元组，其中正样本得分大于负样本得分的二元组有 4 个，所以上例中的 总结一下，大概是这样的： 在 M 个正类样本，N 个负类样本，一共有 M*N 个二元组...，其中对于每一个正负二元组，正样本得分大于负样本得分的二元组的占比 就是整个模型的 AUC 值。...B+D 的二元组：P正=P负，那么 AUC 的结果为： 方法 3-改进版 方法 2 中如果样本数量过多，对应的二元组会相当庞大，计算 AUC 的时间复杂度是 O(n^2)，n 为正负样本数之和。...借鉴方法 2 中计算每个二元组中正样本得分大于负样本得分的二元组个数，方法 3 中计算每个正样本的 rank 大于负样本的 rank 的 rank 个数。
每个策略选出多少候选集？每个候选集呈现的顺序如何排序？这些问题只能根据经验进行选择，随着策略越来越多，上述问题对推荐效果的影响会越来越大。...这里计算AUC的分母就是8；那么共有多少组对比是满足要求的呢?记录A比另外四组(B、C、E、F)得分都高，记录D只比另外二组(E、F)得分都高，所以八组对比中满足条件的只有6组，那么分子就是6。...所以线下训练模型是一般追求AUC的提升，但AUC高就一定好吗，请看下面两组数据对比： 第一组： 根据之前介绍的AUC计算方式可以得到这一组数据的AUC为 第二组： 根据之前介绍的...AUC计算方式可以得到这一组数据的AUC为 通过对比AUC大家显然觉得第二组数据对应的模型性能更好。...大家也可以在实际工程中应用。 总结 本文首先介绍了AUC的基本概念和计算方法，同时对比了两种计算AUC的方法，其不过是最终表达式的两种展现形式。接着描述了AUC与线上点击率的关联。
在本文中，我们将重点介绍BERT在多标签文本分类问题中的应用。传统的分类问题假定每个文档都分配给一个且只分配给一个类别，即标签。这有时也被称为多元分类，比如类别数量是2的话，就叫做二元分类。...因为我个人更喜欢在TensorFlow上使用PyTorch，所以我们将使用来自HuggingFace的BERT模型PyTorch端口，这可从https://github.com/huggingface/...我们已经用HuggingFace的repo脚本将预先训练的TensorFlow检查点（checkpoints）转换为PyTorch权重。...这种方法将不在词汇表之中的词一步步分解成子词。因为子词是词汇表的一部分，模型已经学习了这些子词在上下文中的表示，并且该词的上下文仅仅是子词的上下文的组合，因此这个词就可以由一组子词表示。...对于多标签分类，更重要的指标是ROC-AUC曲线。这也是Kaggle比赛的评分指标。我们分别计算每个标签的ROC-AUC，并对单个标签的roc-auc分数进行微平均。
二，GPU计算资源的获取方法 获取GPU计算资源的方法大概可以分成以下3种。 1，土豪之选 直接购买GPU硬件。 通常一块用于深度学习的GPU价格在几千到几万元人民币不等。...该方案的缺点是比较费钱，并且需要费些时间去安装cuda，cuDNN，以及tensorflow-gpu等以支持keras使用GPU进行模型训练。 2，中产之选 购买云端GPU计算时长。...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，keras的后端tensorflow（GPU版本）会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...GPU的部分资源），我们通常会在开头增加以下几行代码以控制每个任务使用的GPU编号和显存比例，以便其他同学也能够同时训练模型。
tf from tensorflow.keras import models,layers dftrain_raw = pd.read_csv('....(整数值) 【数值特征】 Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)【数值特征】 Ticket:票号(字符串)【舍去】 Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) 【数值特征】 Cabin:乘客所在船舱...Age_null，同时将不为0的数据用0，将为0的数据用1表示，也就是标记出现0的位置 dfresult['Age_null'] = pd.isna(dftrain_raw['Age']).astype...此处选择使用最简单的Sequential，按层顺序模型。.../step - loss: 0.5082 - auc: 0.8394 - val_loss: 0.5792 - val_auc: 0.7424 5、评估模型 我们首先评估一下模型在训练集和验证集上的效果
1.3 Hit Ratio(HR) 在top-K推荐中，HR是一种常用的衡量召回率的指标，其计算公式如下： ? 分母是所有的测试集合，分子式每个用户top-K推荐列表中属于测试集合的个数的总和。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...下面介绍几种经典的Bandit算法： 朴素Bandit算法：先随机试若干次，计算每个臂的平均收益，一直选均值最大那个臂。...UCB算法：该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。p' + ∆的计算公式如下： ?...GAUC的计算，不仅将每个用户的AUC分开计算，同时根据用户的展示数或者点击数来对每个用户的AUC进行加权处理。进一步消除了用户偏差对模型的影响。通过实验证明，GAUC确实是一个更加合理的评价指标。
对应的就可以算出一组(FPR,TPR),在平面中得到对应坐标点。随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。...二、AUC计算 1. 最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。...这 和上面的方法中，样本数越多，计算的AUC越准确类似，也和计算积分的时候，小区间划分的越细，计算的越准确是同样的道理。...当二元组中正负样本的 score相等的时候，按照0.5计算。然后除以MN。实现这个方法的复杂度为O(n^2)。n为样本数（即n=M+N） 3....，依次类推，故得到后面的公式M*(M+1)/2，我们可以验证在正样本score都大于负样本的假设下，AUC的值为1 2、根据上面的解释，不难得出，rank的值代表的是能够产生score前大后小的这样的组合数
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