本文是對(duì)多個(gè)內(nèi)容的整理，不是原創(chuàng)，在此聲明 1. 基本原理 支持向量機(jī)（SVM, support vector machine）SVM詳解[https://zhuanlan....
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機(jī)器學(xué)習(xí)SVM -
CytoTRACE 原理及代碼解釋CytoTRACE是一款基于單細(xì)胞計(jì)數(shù)矩陣推測(cè)細(xì)胞間活性和細(xì)胞間相對(duì)分化狀態(tài)的一款軟件，這里我們結(jié)合實(shí)際代碼例子，解釋CytoTRACE的數(shù)學(xué)原理： step 1:這一步先將...
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WGS數(shù)據(jù)分析（一）
WGS (whole genome sequencing) 全基因組測(cè)序分析，以Saccharomyces cerevisiae SY14菌株的illumin 測(cè)序數(shù)據(jù)為例。...
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復(fù)現(xiàn)《Cell》文章圖表：氣泡熱圖展示基因表達(dá)+分組添加今天我們來(lái)復(fù)現(xiàn)一下一篇《cell》文章中的圖標(biāo)，圖如下： （Liver Immune Profiling Reveals Pathogenesis and Therapeut...
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照葫蘆畫(huà)圖之統(tǒng)計(jì)描述（一）
說(shuō)在前面 簡(jiǎn)單說(shuō)對(duì)一切實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析的核心就是數(shù)據(jù)，當(dāng)我們面對(duì)原始的大量數(shù)據(jù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)中很可能夾雜著沒(méi)有任何意義或者意義模糊的數(shù)據(jù)，我們很難從中發(fā)現(xiàn)有用的信息。 為了快速且有...
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樹(shù)模型遇上類別型特征(Python)在數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)類型可以分為兩種：有序的連續(xù)數(shù)值 和 無(wú)序的類別型特征。 對(duì)于xgboost等boosting樹(shù)模型，基學(xué)習(xí)通常是cart回歸樹(shù)，而cart樹(shù)的輸...
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論文閱讀“Multi-view graph embedding clustering network"Xia W, Wang S, Yang M, et al. Multi-view graph embedding clustering network: Joint self...
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R語(yǔ)言ggplot2畫(huà)氣泡圖展示富集分析的結(jié)果之前的推文介紹了畫(huà)柱形圖展示富集分析的結(jié)果，今天的推文介紹一下畫(huà)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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NLP中的因果推斷（綜述）Causal Inference in Natural Language Processing Estimation, Prediction, Interpretation ...
