XGBoost，全稱“Extreme Gradient Boosting”，和GBDT一樣屬于Boosting類型的模型，也是一種加法模型。 1 XGBoost原理 1.1 ...
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XGBoost原理詳解及系統(tǒng)優(yōu)化 -
使用 pROC包進(jìn)行ROC分析可以進(jìn)行ROC分析和ROC 曲線展示的R包。 #1. 安裝 #2. 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 #3. ROC分析 ##3.1 使用roc()進(jìn)行ROC分析 ##3.2 roc(）參數(shù)詳細(xì)解...
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（八）彈性網(wǎng)絡(luò)---ElasticNet一、原理及簡介 二、什么是L2正則化和L1正則化 原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/9998...
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【DL碎片5】深度學(xué)習(xí)中的正則化（Regularization））深度學(xué)習(xí)中的正則化（Regularization） 一、Bias（偏差） & Variance（方差） 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這兩個名詞經(jīng)常讓我們傻傻分不清。我們不妨用案例來看看怎么...
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WGCNA實(shí)例分析及解讀（附代碼）WGCNA分析基于兩個假設(shè)：1.相似表達(dá)模式的基因可能存在共調(diào)控、功能相關(guān)或處于同一通路，2.基因網(wǎng)絡(luò)符合無尺度分布?；谶@兩點(diǎn)，可以將基因網(wǎng)絡(luò)根據(jù)表達(dá)相似性劃分為不同的模塊...
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簡單粗暴，就是WGCNA的流程圖和原理
WGCNA的原理如果不掌握的話，就很難在做WGCNA分析的過程中，利用手中的代碼去修改參數(shù)，就無法得到滿意的圖圖。所以，下面放幾篇文獻(xiàn)中的WGCNA的流程圖，供參考 然后放上...
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WGCNA（二）WGCNA的步驟和原理鏈接：http://genek.tv/，本文是該課程的學(xué)習(xí)記錄。 1.共表達(dá) 兩條基因的表達(dá)模式相似，即在某些樣本中兩條基因表達(dá)量都高，某些樣品中表達(dá)量都低。 用相關(guān)性系數(shù)r...
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線性混合效應(yīng)模型（GLMM）
這兩天做項目分析用到了GLMM模型，由于不明白GLMM和我之前學(xué)習(xí)的線性回歸模型有啥區(qū)別，就差了點(diǎn)相關(guān)資料，今天匯總一下吧。 線性回歸 --> 線性混合效應(yīng)模型 我們知道，線...
