今天跟一個(gè)認(rèn)識(shí)也不太久的朋友鬧翻了，讓我不禁有感而發(fā)： 不要和認(rèn)識(shí)不久的人輕易分享你的過往； 別太容易掏心窩子，急著讓別人知道你的一切缺點(diǎn)，以為先抑后揚(yáng)才是友誼的最佳路線； ...
發(fā)簡信
IP屬地：福建
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只能同甘不能共苦的朋友
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深入解析Seurat整合單細(xì)胞數(shù)據(jù)函數(shù)FindIntegrationAnchors 2（CCA和L2正則化算法）hi 各位，今天我們來深入了解一下Seurat做多樣本整合的深入算法，CCA算法以及FindIntegrationAnchors函數(shù)中的的參數(shù)l2.norm 先來知道一下C...
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10x Genomics RNA-seq 原理詳解近期的一系列際遇都再次論證了我真的是一個(gè)靠運(yùn)氣闖蕩江湖的人，鬼使神差的混入了一個(gè)超棒的實(shí)驗(yàn)室，并且受到了同伴和室友在工作和生活上的無私的照顧。日子像夢一樣美好，我只想時(shí)間走的...
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單細(xì)胞系列課程-10 Trajectory inference analysis of scRNA-seq data視頻鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=XmHDexCtjyw&list=PLjiXAZO27elC_xnk7gVNM85I2IQl5BEJ...
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xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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多元線性回歸模型的特征降維：主成分回歸和偏最小二乘主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 一個(gè)優(yōu)秀的模型應(yīng)該是用盡可能少的特征來涵蓋盡可能多的信息。對(duì)于多元線性回歸模型，除了對(duì)全部特...
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比例風(fēng)險(xiǎn)(Cox)回歸模型——Proportional hazards model
比例風(fēng)險(xiǎn)(Cox)回歸模型——Proportional hazards model 引言 比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家D.R.Cox與1972年提出...
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Cox模型方法簡要總結(jié)參考書目 Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time-to-Event Data, 2nd. (2015)以...
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[富集分析] 3、clusterprofile富集分析--下游可視化1、富集分析的背景知識(shí) - 簡書 (jianshu.com)[http://www.itdecent.cn/p/0b938d0e652c]2、clusterprofile富...
