發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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跟著Plos Biology學(xué)作圖：R語(yǔ)言ggplot2雙Y軸折線圖論文 Large variation in the association between seasonal antibiotic use and resistance ac...
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R語(yǔ)言ggplot2畫氣泡圖展示富集分析的結(jié)果之前的推文介紹了畫柱形圖展示富集分析的結(jié)果，今天的推文介紹一下畫氣泡圖展示富集分析結(jié)果的代碼。氣泡圖就是散點(diǎn)圖的一個(gè)變種。多了一個(gè)變量映射給點(diǎn)的大小，富集分析里通常是用來(lái)映射...
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馬賽克圖：列聯(lián)表的有效可視化方式列聯(lián)表是一種廣泛應(yīng)用的用于揭示兩個(gè)名義變量之間相關(guān)性的方法，例如性別和是否愛(ài)吃零食之間的相關(guān)性，生源地和升學(xué)率之間的關(guān)系，等等。學(xué)過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的人大多都對(duì)此了如指掌，給出列聯(lián)表之...
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散點(diǎn)圖重疊的解決方案散點(diǎn)圖是一種常用來(lái)揭示兩個(gè)連續(xù)變量之間相關(guān)關(guān)系的可視化方法，當(dāng)兩個(gè)變量之間的“連續(xù)性”不是非常強(qiáng)時(shí)，散點(diǎn)圖就會(huì)面臨很多困難。比如下列數(shù)據(jù)： xyxyxyxy112233441...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(一二六)-[華為]信息共享的并行化深度CTR模型今天給大家?guī)?lái)一篇華為在CIKM2021上中稿的文章。通過(guò)在并行CTR預(yù)估模型引入信息共享機(jī)制來(lái)提升特征交互的效果，一起來(lái)看一下。 1、背景 CTR預(yù)估中的特征交互可以分為顯...
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評(píng)論較多，簡(jiǎn)書回復(fù)也不太方便，如有問(wèn)題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)，加入我的微信群一起討論。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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plotly 4.0自來(lái)水公司通告（可視化python模塊推薦）序言 雖然上次寫了一個(gè)plotly繪圖說(shuō)明的一篇文章，向大家介紹了一下plotly這個(gè)很好用的python的畫交互式圖/網(wǎng)頁(yè)的庫(kù)，但時(shí)代畢竟在變化，最近在我再次上plotly...
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微信公眾號(hào)：Clip設(shè)計(jì)夾<br>每周定期分享關(guān)于產(chǎn)品、交互、UI視覺(jué)上的設(shè)計(jì)思考。<br>微信：zhaoyiyizhi<br>歡迎一起交流成長(zhǎng)！
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配色看起來(lái)總是不舒服？用這個(gè)科學(xué)的配色方法！
大家好，我是Clippp。今天為大家分享的文章是「配色」方案。在設(shè)計(jì)中，色彩可以定義品牌基調(diào)并影響品牌形象，吸引用戶注意力并影響情緒，增強(qiáng)產(chǎn)品的可用性。 找到合適的配色方案往...
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數(shù)據(jù)處理，分析與展現(xiàn)，R語(yǔ)言編程，Python, 圖表制作，基于數(shù)據(jù)的決策與執(zhí)行,算法。Life is short, use Linux.
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生信技能樹(shù)：https://vip.biotrainee.com/ Openbiox： https://community.openbiox.org/ 公眾號(hào)：優(yōu)雅R 生物數(shù)據(jù)分析QA，技術(shù)文檔與博客，需要你的參與。 ……………………………… 歡迎在簡(jiǎn)書創(chuàng)作和做筆記的生信學(xué)習(xí)者、愛(ài)好者以及相關(guān)編程人員加入本專題，貢獻(xiàn)你的文字，無(wú)論是原創(chuàng)還是筆記，我們需要你，將本專題打造為生信知識(shí)寶庫(kù)、交流平臺(tái)。 內(nèi)容可以是對(duì)生物信息學(xué)與算法知識(shí)相關(guān)資源的收集、整理，以及原創(chuàng)筆記： * R * Python * Perl * Linux 工具與編程 * 繪圖 * 統(tǒng)計(jì) * 計(jì)算生物學(xué) * 各類算法 * 機(jī)器學(xué)習(xí)
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專注機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，Python、R、Ruby、MATLAB、Mathematica。
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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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做一個(gè)有夢(mèng)想的孩紙，相信自己一定可以。不成功便成仁。
