XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库，通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里，XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
读过之前OpenStack基金会的NFV白皮书的粉丝，想必对OPNFV也不会陌生，本篇文章为大家介绍OPNFV的最新版本－Brahmaptura，帮您快速了解这个新版本的新功能及其他重要信息。 Open Platform for Network Function Virtualiziation(OPNFV)是一个历时2年的Linux基金会项目，提供了一个集成、可安装的开源NFV方案。OPNFV包含了OpenStack和超过30个其他可选组件， 并为它们增加了电信级功能。终端用户可以下载自己需要的安装包、操作
并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制
tidymodels终于支持校准曲线了！千呼万唤始出来，几个月前，我还号召大家多去github提issue...
关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。
R语言做机器学习的当红辣子鸡R包：mlr3和tidymodels，之前用十几篇推文详细介绍过mlr3
2016年3月1日，旧金山，OPNFV发布了OPNFV Brahmaputra，这是该开源社区发布的第二个平台。随着平台级NFV功能测试及用例的丰富，Brahmaputra成为OPNFV首个在发布过程中完整进行大规模同步的平台。Brahmaputra演示了在上游社区开发新功能的能力，能够解决整个生态系统中的多个技术组件问题，提升稳定性、性能、自动化和硬化特性（hardened features）。 📷 OPNFV促进来自网络运营商、解决方案提供商和厂商的165+个开发人员之间的协作，这些网络运
在生物医学和生物信息学领域，PRC 和 AUPRC 有着非常广泛的应用。然而，常用的计算工具本身存在的问题可能会被研究人员忽略，从而可能导致对结果解读的偏差。2024 年 5 月，香港中文大学曹沁研究助理教授与徐国荣教授、美国SBP研究所Kevin Yip教授在 Genome Biology 上发表了一篇题为《Commonly used software tools produce conflicting and overly-optimistic AUPRC values》的文章，比较了常用软件工具在基因组学研究中的计算结果，发现产生的 AUPRC 值之间存在冲突和过度乐观的情况。研究人员在使用这些工具评估和解释基因组学研究结果时，需要谨慎，避免可能的误导性结果和偏见。
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：
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。
清华大学生命科学学院/结构生物学高精尖创新中心/清华-北大生命科学联合中心张强锋副教授课题组开发了基于图自编码器深度学习框架的人工智能算法 SPACE。
【1】 Learning from an Exploring Demonstrator: Optimal Reward Estimation for Bandits 标题：向探索者学习：土匪的最优报酬估计
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