什么时候需要标准化和归一化？那么是否任何情况都有必要进行标准化归一化呢？答案是否定的。我们所熟知的决策树、随机森林等概率模型，就不需要。因为它们并不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率。当变量的值影响模型的训练效果时，我们使用，否则不需要。有时候，我们必须要特征在0到1之间，此时就只能用归一化。有种svm可用来做单分类，里面就需要用到归一化，由于没有深入研究，所以我把链接放上，感兴
转载
2024-09-24 16:52:55
154阅读
文章目录自助采样法 & Bagging算法 & 随机森林自助采样法（Bootstrap sampling）算法原理Bagging算法（Bootstrap aggregating，引导聚集算法）简介包外估计（out-of-bag estimate）bagging算法描述随机森林（Random Forest， RF）算法简介算法原理算法描述随机森林的优缺点 自助采样法 & B
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 - 采样与完全分裂。首先是
转载
2024-04-28 11:19:49
254阅读
目录查看具体的指南 doc.python.org一、基本数据类型1. bool型2. int型3. float型4. complex复数5. string6. 判断是哪种类型7. 判断两个值是否相等8. 幂值 二、序列类型1. list2. tuple元组三、字符串类型1. 定义2. 格式化字符串 四、结构控制语句1. If语句2. while3. for五、字典1.key-v
## Python 标志物识别教程
### 引言
Python 标志物识别是一项有趣且实用的技术，通过使用机器学习和图像处理算法，我们可以让计算机自动识别并分类不同的标志物。本教程将向你介绍如何实现 Python 标志物识别的整个流程，包括数据准备、模型训练和预测等步骤。
### 整体流程
下面是实现 Python 标志物识别的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤的名称和简要描述。
| 步骤
原创
2024-01-21 11:27:06
30阅读
目录一、TP，TN，FP，FN二、FAR，FRR三、Recall，Precision，Accuracy四、ROC，TPR，FPR，AUC五、HTER，EER 六、APCER，NPCER（BPCER），ACER一、TP，TN，FP，FN前面的字母表示这次预测的结果是正确还是错误（T就是预测结果是对的，F就是预测结果是错误的），后面的字母表示这次预测结果（P就是预测的结果是正类，N就是预测的
# 实现类似于Hadoop的标志物：一个初学者的指南
## 引言
在大数据处理的行业中，Hadoop是一个非常重要的开源框架，它使得数据的存储和计算变得更加高效。为了帮助初学者理解和实现与Hadoop类似的标志物（即数据处理和存储的关键元素），本文将详细介绍任务流程并逐步引导你实现这个过程。
## 流程概述
以下是实现类似于Hadoop的标志物所需的基本流程:
| 步骤 | 描述
昨天有粉丝在后台给大大君爆料 不是吧？那个经典的纸飞机LOGO换掉了？？吓得大大君立马到官微一看嗯，还好，纸飞机还是在的 而高德地图的新LOGO就是在昨天更换上在这里要夸一下情报迅速的粉丝太给力了回到正题先来看看高德地图新旧LOGO对比整体变得更加简洁年轻化了！ 我们熟悉的高德地图LOGO是由色块拼接而成的道路作为背景还有具有标志性的具立体感纸飞机
转载
2024-01-24 09:45:57
11阅读
吕海涛团队与中科院大学重庆医院王槐志团队合作研究成果“Metabolomics ide...
转载
2023-05-02 22:02:19
69阅读
5.6基于外显子的保守性鉴定真核生物编码蛋白质的基因鉴定功能性基因的流程是：1.连锁分析找到该基因的染色体的特定区域；2.在这段序列中选择一条短序列，寻找满足两个条件的基因（条件一：因为功能性基因是可以编码出蛋白质的基因，所以它必须有可读框；条件二：因为功能性基因是保守的，所以它必须是种间同源的。）；3.使用zoo blot（动物基因组印记杂交），将待测序列作为探针，与种属基因组中的生物基因进行杂
转载
2023-12-01 11:13:59
128阅读
概念 生物标志物，即传说中的biomarker，是一类可测量的，用来表征疾病状态的物质，通
原创
2022-06-01 11:55:35
1142阅读
文章目录实现效果原图逆透视转换图标定+逆透视变换因为在做导盲犬的项目，在做导航的过程中需要将雷达与视觉融合在
原创
2022-12-08 14:46:07
982阅读
中新网8月9日电 癌症是导致肿瘤标志物升高的重要原因，但肿瘤标志物升高原因很多，并不一定都是癌症在作祟。首先，炎症和感染也能导致肿瘤标志物暂时升高。其次，生活习惯也会影响肿瘤标志物的水平。例如，长期吸烟者的癌胚抗原(CEA)水平可能比不吸烟者高；饮酒过多的人铁蛋白(SF)也可能会升高。(来源：@科学辟谣 中国新闻网微博 )
原创
2024-08-16 17:42:38
4阅读
# Python 中寻找标志物后的十个字符
随着生物科学的不断发展，生物信息学已成为分析基因组数据的重要工具。在许多应用情景中，我们可能需要从DNA或RNA序列中提取特定的标志物（比如特定的基因序列）后面的若干字符。本文将以Python为基础，讲解如何实现这一功能，并附上代码示例，帮助大家更好地理解。
## 1. 什么是标志物？
在基因组学中，标志物通常是指能够指示特定生物学状态或过程的基因
原创
2024-08-05 04:47:16
41阅读
Abstract 摘 要 2024年11月29日，扬州大学徐辰武教授团队和北京大学现代农业研究院徐云碧博士联合在_Plant Communications_在线发表了题为Metabolic marker-assisted genomic prediction improves hybrid bree
首先，我们要知道，ROC描绘的是一条曲线，而AUC则是ROC曲线下的面积，是一个数值。接下来，在正式讲解之前，我们先来看一个例子： 假设测试样本集的数量为1k个，其中A类样本有950个，B类样本有50个；共有2个分类器，C1和C2； 其中： 分类器C1划分的结果是将950个A类样本都判定为A类，即50个B类样本也判定为A类，即分类器C1将全部样本都预测为A类，则分类准确率为95%； 分类器C2划分
3 大方法全面横向对比
原创
2023-07-25 20:58:42
84阅读
随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
转载
2024-05-07 09:18:29
87阅读
生物标志物的有效方法，而来自意大利那不勒斯费德里科二世大学的研究人员，则提出基于...
转载
2023-07-30 22:57:59
106阅读
在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量，如ID3算法，也可以处理属
转载
2024-02-26 06:38:48
37阅读
