变量选择(特征选择,feature selection) ,是机器学习领域非常重要的问题,到底哪些变量是有用的,哪些是不重要的,可以删除的,怎么选才能提高模型表现,理论非常复杂,实在不是一个临床医生能完全掌握的,以下简单介绍下,感兴趣的自己看书,后续会推一些相关R包的使用教程。
在机器学习的特征处理环节,免不了需要用到类别型特征,这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。
一直在学习机器学习的项目;学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析,将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中,构建机器学习模型的流程。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架,本文省去机器学习模型的原理及公式部分,如果需要了解,请戳 Here 。
我需要安装R软件包stochvol,该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此,我安装了R(3.6.0 版本),并使用打开它 RStudio。但是现在 ,即使我成功 使用来 安装软件包,也无法加载任何库 。具体来说,我需要加载的库是stochvol ,Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R, 但仍然无法正常工作。
随着分析数据的方式在近两年发生了翻天覆地的变化,随着互联网在人们的生活中广泛的普及,人手一部智能机的时代,人们的衣食住行都接上的互联网,这使得数据的获取量得以指数级的增长,数据的来源也丰富多彩,不在局限于商业大型公司和政府机构,我们普通的网民也可以轻松获得百万级的数据,而这些数据其中蕴含着丰富多彩的信息等着我们去挖掘,它就如同一个宝藏等带我们去开采,而那把锐利的斧子便是我们今天要讲的主角R。 你是否想要用R做机器学习,但又苦恼于怎么开始做? 在这篇文章里你将会用R完成你的第一个机器学习项目。 在这个逐步教程
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。 1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征选择两种方法用于分析: (1)最少最优特征选择(minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合(理想状况最少)给出尽可能优的分类结果; (2)所有相关特征选择(all-relevant feature selection
转载自 R中文论坛(http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/192.page)
数据预处理是数据挖掘的重要一环,要使挖掘方案挖掘出丰富的知识,就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的,不完全的、冗余的和模糊的,很少能直接满足数据挖掘算法的要求。在海量的实际数据中无意义的成分也很多,严重影响了数据挖掘算法的执行效率,其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。
中国有句老话:三个臭皮匠,顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现,没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此,一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法,本文要说的是另一类组合金刚: 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合,使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。
区分预测模型和分类模型是很重要的一个事情。在很多决策应用中,分类模型代表着一个“不成熟”的决定,它组合了预测模型和决策制定,但剥夺了决策者对错误决定带来的损失的控制权 (如随机森林中的服从大多数原则,51棵树预测结果为患病49棵树预测结果为正常与91棵树预测结果为患病``9棵树预测结果为正常返回的结果都是患病)。如果采样标准或损失/收益规 (在预测疾病时,更看重敏感性而非假阳性)则发生改变,分类模型也需要相应的改变。而预测模型是与决策分开的,可用于任何决策制定。
为了展示随机森林的操作,我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集,包含102个样品(50个正常,52个肿瘤),2个分组和9021个变量 (基因)。(https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html)
trainControl中可以设置重采样的参数,指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
在二元预测中,通常会估计样本出现其中一种结局(如阳性)的概率,需要找到一个常数,即阈值(threshold)或门槛值(cutoff value),若概率值大于阈值,则预测为阳性。通过变动这一阈值,可以改变预测的特异性和灵敏度。
在模型训练之前,要首先划分训练集与测试集,如何对原始数据集进行训练集与测试集的划分?训练集与测试集的比例各占多少?如何保证各自内部标签分布平衡都会影响模型训练的最终效果。
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。
1. 数据的分割。createDataPartition()对数据进行训练集和测试集的简单无放回分割;bootstrap samples()进行有放回的分组;createFolds()用于进行交叉验证的K分组;groupKFold()基于分组因子的交叉分组。其中times指的组数;list指的是否以列表形式输出。我们直接看下实例:
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法,每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。
因为torchvision对resnet18-resnet152进行了封装实现,因而想跟踪下源码
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言,我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程,你可以马上就开始学习。但是,获得更深入的学习需要额外的努力。例如:你可能会很快了解随机森林如何运作,但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面,一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢?”就是在这种情况下,人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会(AMA)遇到的数据科学家,都
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
我曾经认为花几个小时来预处理数据是数据科学中最有价值的事情。这是我还作为一个初学者时的误解。现在,我意识到,能向一个对机器学习或其他领域的行话不太了解的外行解释你的预测和模型才更有意义。
几个基本概念 对于二元分类器,我们可以把分类样本的真实值记为1(positive,正例/阳性),-1(或0,negative,负例/阴性)分类结果记作1(success)和-1(或0,failure)。分类器分类正确,为真(true);分类器分类错误为假(false) 那么分类结果会有四种可能: TP,真正例/真阳性,预测为1且预测正确 TN,真反例/真阴性,预测为-1且预测正确 FP,假正例/假阳性,预测为1且预测错误 FN,假反例/假阴性,预测为-1且预测错误 把上面的这四种结果构造列联表,就得到
这篇文章是Deep Residual Learning for Image Recognition 的翻译,精简部分内容的同时补充了相关的概念,如有错误,敬请指正。
转载自https://blog.csdn.net/wei83523408/article/details/60472168
The Data Incubator 中,有着最新的数据科学(data science)课程。其中大部分的课程都是基于企业和政府合作伙伴的需求而设立的。现在他们希望开发一更偏向数据为驱动的方式,以了解应该为数据科学企业的培训(data science corporate training,以及享受其提供的免费助学金的有意愿进入业界数据科学领域的硕博士生们教授什么样的内容。结果如下。 排名 什么是最流行的机器学习包(ML packages)?让我们来看一下基于包下载量(package downloads
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法:
大数据文摘作品,转载需后台申请授权 原文作者:Erin Shellman 选文|孙强 编译|吴怡雯 校对|丁雪 佘彦遥 导读:不仅微博,在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twit
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在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时,皮埃尔问了我一个有趣问题,是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想,却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Elaine,田桂英,Aileen 导读:前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表,后台反应强烈(点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》)。确实,数据科学越来越热,但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题,需要记住的操作和公式实在是太多了!小抄表是很实用的办法,那么今天我们就为大家送出一份大杀器:28张小抄表合辑!不管你是Python或R的初学者,还是SQL或机器学习的入门者,或者准备学习Hadoop,这里都有能满
LeNet是最早的卷积神经网络之一1,其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算法中阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取,同时使用卷积、下采样(池化)和非线性映射这样的组合结构,是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。
公众号后台记录了发表过文章的各项阅读指标包括:内容标题,总阅读人数,总阅读次数,总分享人数,总分享次数,阅读后关注人数,送达阅读率,分享产生阅读次数,首次分享率,每次分享带来阅读次数,阅读完成率。
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
背景:注意力机制是Vision Transformer的核心构建模块之一,可以捕捉长程依赖关系。然而,由于需要计算所有空间位置之间的成对令牌交互,这种强大的功能会带来巨大的计算负担和内存开销。为了减轻这个问题,一系列工作尝试通过引入手工制作和内容无关的稀疏性到关注力中来解决这个问题,如限制关注操作在局部窗口、轴向条纹或扩张窗口内。
今天推荐的是一个 github 项目,项目地址如下,主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源
但是架不住一些变态老板或者(傻X)甲方的无止境修改需求,看到一个好的图表就让你去复现,真的很坑嗲啊!明明都是一个意思,就是某个亚群的某个基因特异性表达而已,非要玩出花!
在处理数据时,有简洁的工具包,tidyverse应运而生,极大地简化数据处理流程,让数据处理变得简洁,清晰。 但是在处理完数据后,需要对数据进行建模分析,预测与拟合,这个过程随着模型的不同而变的多元化,尤其是机器学习应用。加速了模型构建的流程化与简洁化。 Caret的出现,让此项工作变得简洁明了。但是还是有些缺点。
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是金子总会发光,一个未经雕琢的数据,本身的价值也难以得到体现,通过数据预处理,可以让数据展现真正的价值;另外,不同的模型对数据有不同的要求,通过预处理可以让数据符合算法的要求,这样也能提高模型的预测能力。这就是数据预处理的重要作用!
我们今天给大家演示下caret包做随机森林分类的一个小例子,同时也给大家看看做预处理和不做预处理两种情况下的模型表现。
1990年,伊丽莎白·牛顿在斯坦福大学通过研究一个简单的游戏获得了心理学博士学位。在这个游戏中,她把参与者分为两种角色:“敲击者”和“听众”。敲击者拿到一张25首名曲的单子,包括《祝你生日快乐》这种旋律简单的歌曲。每位敲击者挑选一首,把节奏敲给听众听(通过敲桌子)。听众的任务是根据敲击的节奏猜出歌曲。
PyTorch框架中torchvision模块下有:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms这3个子包。 关于详情请参考官网: http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。 具体代码可以参考github: https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。
在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集,也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping),以评估模型。
我们在进行单细胞亚群命名时,是通过Marker基因来确定细胞的身份。然而在注释过程中,Marker基因的可视化是必不可少的,以前我们做了一个投票:可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法,是基于R编程语言的Seurat包的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了:
首先,我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积。
“ 机器学习中需要把数据分为训练集和测试集,因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。” k折交叉验证 K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本,不重复的选取其中一个子样本作为测试集,其他K-1个样本用来训练。共重复K次,平均K次的结果或者使用其它指标,最终得到一个单一估测。 这个方法的优势在于,保证每个子样本都参与训练且都被测试,降低泛化误差。其中,10折交叉验证是最常用的。
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