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phyml:基于构建进化树

phyml 是基于原理构建系统发生树的软件,官网如下 http://www.atgc-montpellier.fr/phyml/ 官网提供了在线服务,截图如下 ? 共分成了四部分 1. Branch Support 进化树中的分支长度代表了不同物种的进化距离,这部分采用不同算评估进化树中每个分支长度的可靠性。通常情况下,会选择bootstrap。 www.atgc-montpellier.fr/download/binaries/phyml/PhyML-3.1.zip unzip PhyML-3.1.zip 采用的是命令行交互式运行的方式,在命令行输入对应的程序名称,后续步骤和在线服务类, 每个步骤之间通过+键进行确认,后通过Y键运行。 默认生成的tree 文件是 Newick格式, 可以导入 figTree 或者 TreeViewer等软件中进行查看。

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FastTree:速度快的进化树构建软件

FastTree 是基于构建进化树的软件,它的特点就是运行速度快,支持几百万条序列的建树任务。 官方的说是,对于的比对数据集,FastTree 比phyml或者RAxML 快100到1000倍。 对于几万条的核酸序列,只有FastTree, NJ, Clearcut 这3个软件有结果,而FastTree 的准确度是高的,从此可以看出,对于几万条核酸序列的进化树分析,FastTree 是佳选择之一 综合运行速度和建树的准确性,FastTree 都是佳的进化树构建软件之一。 我们可以直接从官网下载可执行文件 ? ,用如下 FastTree -lg protein.fasta > tree FastTree -wag protein.fasta > tree 对于核酸序列,基本用如下 FastTree -nt

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    到EM算浅解

    所以,我们就只需要找到一个参数θ,其对应的函数L(θ),也就是说抽到这100个男生(的身高)概率。这个叫做θ的估计量,记为: ? 好了,极估计就讲到这,总结一下: 极估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方之一。 求函数估计值的一般步骤: (1)写出函数; (2)对函数取对数,并整理; (3)求导数,令导数为0,得到方程; (4)解方程,得到的参数即为所求; 二、EM算 ? 有了每个人的归属,或者说我们已经概地按上面的方将这200个人分为男生和女生两部分,我们就可以根据之前说的那样,通过这些被概分为男生的n个人来重新估计第一个分布的参数,女生的那个分布同样方重新估计 EM算(Expectation-maximization): 期望是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的估计方

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    函数原理小结:估计的一般步骤:例子:

    估计是基于极原理提出的,为了说明极原理,我们先看个例子 例子: 1、某同学与一位猎人一起外出打猎。 它是θ的函数,L(θ)称为样本的函数。 由极估计:x1,...,xn;挑选使概率L(x1,...,xn;θ)达到的参数,作为θ的估计值即取 ? 使得 ? &\hatθ与x1,... 的值,这里L(θ)称为样本的函数,若 ? 则称 ? 为θ的估计值,称 ? 解k个方程组求的θ的估计值 小结:估计的一般步骤: **写函数L ** ? ,xn)为样本观察值,求\lamda的估计值 解:总体X的概率密度函数为: ? ? 设总体X分布律为: ? 求参数p的估计量 ?

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    函数和估计

    全文字数:2771字 阅读时间:7分钟 前言 函数以及函数在机器学习中是一个比较重要的知识点。 本文从什么是函数以及函数的定义引入函数,后通过简单的抛硬币例子来更加具体的说明。 a 什 么 是 函 数 ? c 函 数 估 计 其实估计是函数初也是的应用。上文已经提到,函数取得值表示相应的参数能够使得统计模型为合理。 从这样一个想出发,估计的做是:首先选取函数(一般是概率密度函数或概率质量函数),整理之后求值。 实际应用中一般会取函数的对数作为求值的函数,这样求出的值和直接求值得到的结果是相同的。函数的值不一定唯一,也不一定存在。

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    期望算EM,极函数

    什么是EM算 1.1 函数 1.3 极函数的求解步骤 1.4 EM算 2. 采用 EM 算求解的模型有哪些? 3.代码实现 4. 参考文献 1. 什么是EM算 期望算(Expectation-maximization algorithm,又译为期望化算),是在概率模型中寻找参数估计或者后验估计的算,其中概率模型依赖于无观测的隐性变量 期望算经过两个步骤交替进行计算, 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其估计值; 第二步是化(M),化在E步上求得的值来计算参数的值。 按照则:第1轮中有可能的是硬币B 第2轮中有可能的是硬币A 第3轮中有可能的是硬币A 第4轮中有可能的是硬币B 第5轮中有可能的是硬币A 我们就把概率更,即更可能是A的,即第2轮、 后我们便可以按照概率则来估计新的PA和PB。

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    小二乘的极解释

    开始学习机器学习的时候,首先遇到的就是回归算,回归算重要的就是小二乘,为什么损失函数要用平方和,而且还得是小? 仔细想想小二乘视乎很合理,但是合理在哪,怎么用数学方来证明它合理。 \sigma^2})} \end{split}\end{equation} \   上式中,\frac{1}{2}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2小 ,于是我们就得到了小二乘。 当是梯度为0的时候。 X^TX\theta-X^Ty = 0 \ X^TX\theta=X^Ty \ \theta = (X^TX)^{-1}X^Ty

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    估计 后验估计

    MLE MAP 后验概率 wiki 机器学习基础篇——后验概率 MLE: 首先看机器学习基础篇——后验概率关于离散分布的举例(就是樱桃/柠檬饼干问题) 可见,MLE是在各种概率中,找出使发生事实概率的那个概率 比如那篇博文的例子,你要找到哪个袋子会使得拿到两个柠檬饼干的概率。根据如下公式,你要找到一个p,使得p^2。 ? 显,公式的分母是一个积分,计算结果是个常数,而且与θ无关。 注意,该公式的意义并不表示一个概率,而且g(θ)是一个概率密度。 我们的目标是,让上面的公式值。由于上式分母与θ无关,就只要让分子的值即可。: ? 求解方是求出极值,可以如下: 先两边加ln 公式对θ求导 再求θ,使得公式导数等于0 这个θ就是我们预测的概率了。

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    概率论-估计

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78776283 机器学习EM算以及逻辑回归算模型参数的求解都用到了估计,本文讲解其原理 极估计,通俗理解来说,就是利用已知的样本结果信息,反推具有可能(概率)导致这些样本结果出现的模型参数值! 换句话说,极估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方,即:“模型已定,参数未知”。 估计通常是将目标函数转化为对数的形式,的简化了参数求解的运算。 ? ? ? ? ---- 参考: 本部分内容基本来源于 盛骤, 谢式千, 潘承毅《概率论与数理统计 第四版浙江学》

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    估计和后验估计

    图片来自网站 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE,估计) 贝叶斯学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori 为了解决上述问题,统计学界存在两种不同的解决方案: 频率学派:参数 $\theta$ 是一个客观存在的固定值,其可以通过找到使数据集 $D$ 出现可能性的值,对参数 $\theta$ 进行估计,此便是极估计的核心思想 估计 Maximum Likelihood Estimation, MLE是频率学派常用的估计方后验估计 Maximum A Posteriori, MAP是贝叶斯学派常用的估计方。 原则上,贝叶斯学派对 $\theta$ 的估计应该就是 $\theta$ 的后验分布 $p(\theta|D)$ ,但是多数时候后验分布的计算较为棘手,因此此时出现一种折衷解:找到使后验概率的值

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    估计(MLE)原理及计算方

    我们的估计基于,概率高的事情,更可能发生。一次实验就出现的事件,这件事有较的概率发生。 2. 数学表述 估计这个名字是由高斯先提出,Fisher后来重新提出并证明了一些特征。 这是统计学中的常用方,机器学习中的逻辑回归中也是基于它计算的损失函数。 当样本分布是离散型: ? 当样本分布为连续型时: ? 一般情况下求估计值的步骤: 1)构造函数?(?) 函数是连乘,不好求导;取对数后可化为加,求导方便。 3)求导,计算极值 4)解方程,得到? 如果方程无解,或者函数不可导,则需要考虑其他方。 3.

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    估计 – Maximum Likelihood Estimate | MLE

    文章目录 百度百科版本 估计是一种统计方,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。 “”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“”用现代的中文来说即“可能性”。故而,若称之为“可能性估计”则更加通俗易懂。 明确地使用概率模型,其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。是一类完全基于统计的系统发生树重建方的代表。该方在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率。 后,根据定义,概率总和的那棵树有可能是反映真实情况的系统发生树。 查看详情 维基百科版本 在统计学中,估计(MLE)是一种在给定观察的情况下估计统计模型的参数的方。 在给定观察结果的情况下,MLE尝试找到使函数化的参数值。得到的估计称为估计,其也缩写为MLE。 用于广泛的统计分析。

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    softmax交叉熵与估计

    其实我们常用的 softmax 交叉熵损失函数,和 估计是等价的。 如果用估计呢?即:化已出现的样本的概率 [图片] 化上式等价于小化 负的上式,所以和 softmax 交叉熵是等价的。 所以,softmax 交叉熵也是想 化 已出现样本的概率。

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    机器学习(3)之估计

    关键字全网搜索新排名 【机器学习算】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算】:排名第四 估计 上一篇(机器学习(2)之过拟合与欠拟合)中,我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题 一般地,事件A发生的概率与参数theta相关,A发生的概率记为P(A,theta),则theta的估计应该使上述概率达到,这样的theta顾名思义称为极估计。 它与Fisher的估计方相近,不同的是它扩充了优化的目标函数,其中融合了预估计量的先验分布信息,所以后验估计可以看作是正则化(regularized)的估计。)被定义为 ? 因为一致性和统计效率的原因,估计通常是机器学习中的首选估计方。 当训练样本数量很少,以至于会产生过拟合时,正则化策略如权重衰减可用于获得训练样本的有限方差较小的估计(该估计是有偏的)。

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    估计与后验概率估计

    这次重游机器学习之路,看到李航老师《统计学习方》中第一章关于经验风险小化与结构风险小化时谈到了极后验的话题,第一反应是竟在第一章就谈到了极后验,相信部分初学者看到这两个词时还是怕怕的 频率学派与贝叶斯派 在说极估计(Maximum Likelihood Estimate)与后验概率估计(Maximum A Posteriori estimation)之前,不得不说对于概率看不同的两派别频率学派与贝叶斯派 他们认为模型参数是个定值,希望通过类解方程组的方式从数据中求得该未知数。这就是频率学派使用的参数估计方-极估计(MLE),这种方往往在数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。 因此根据两派别的不同,对于模型的参数估计方也有两类:极估计与后验概率估计。 ① 极估计(MLE) -她是频率学派模型参数估计的常用方。 经验风险小化可以看作是采用了极的参数评估方,更侧重从数据中学习模型的潜在参数,而且是只看重数据样本本身。

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    估计参数的方估计、贝叶斯推断

    一、估计 假设有3个数据点,产生这3个数据点的过程可以通过高斯分布表达。这三个点分别是9、9.5、11。我们如何计算高斯分布的参数μ 、σ的估计? 这很重要,因为这确保了当概率的对数达到值时,原概率函数同样达到值。因此我们可以操作简化了的对数,而不是原本的。 同理,我们可以求得σ的估计 为什么是,而不是概率? 这只是统计学家在卖弄学问(不过他们的理由很充分)。部分人倾向于混用概率和,但是统计学家和概率论学者区分了两者。 而,尽管两者相等,和概率根本上问的是不同的问题——一为数据,一为参数。这就是这一方叫做而不是概率的原因。 二、贝叶斯推断 贝叶斯定理定义 ? 贝叶斯定理如何允许我们纳入先验信念? 上面说的其实就包含了这一过程。我们基于观察到的一组数据点决定均值的估计。 因此贝叶斯推断不过是使用贝叶斯定理推理数据的种群分布或概率分布的性质的过程。

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    估计的理解指南

    今天讲一个在机器学习中重要的方——极估计。 这是一个,能够让你拥有拟合盈利函数模型的估计方。 01 什么是极估计估计是 1821 年由高斯提出,1912 年由费希尔完善的一种点估计方。 02 求解极估计量的四步骤 终于到了本文的小高潮,如何利用极估计来求极估计量呢? 首先我们来看一个例子:有一个抽奖箱,里面有若干红球和白球,除颜色外,其他一模一样。 达到值,今后我们称 θ 的函数: ‍‍ ? 为 θ 的函数,上式是其样本取对应观察值的概率。同时,如果有 ? 使得: ? 则称 ? 为 θ 的极估计量。 ; 令导函数为 0,方程的解即为极解; 03 基于极原理的 KNN 算 KNN,即 K-近邻算,是极的一个体现,具体思想如下: 首先我们定义一个点,这个点很特别,它具有: X轴的值

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    贝叶斯估计、估计、后验概率估计

    估计(MLE) 估计,英文为Maximum Likelihood Estimation,简写为MLE,也叫极估计,是用来估计概率模型参数的一种方估计的思想是使得观测数据(样本)发生概率的参数就是好的参数。 对一个独立同分布的样本集来说,总体的就是每个样本的乘积。 估计的求解步骤: 确定函数 将函数转换为对数函数 求对数函数的值(求导,解方程) ---- 5. 回到抛硬币的问题,估计认为使函数P(X∣θ)P(X|\theta)P(X∣θ)的参数θ\thetaθ即为好的θ\thetaθ,此时估计是将θ\thetaθ看作固定的值,只是其值未知 后验概率估计可以看作是正则化的估计,当机器学习或深度学习中的正则项通常是加,而在后验概率估计中采用的是乘,P(θ)P(\theta)P(θ)是正则项。

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    python实现函数与结果展示

    函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506

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