featuresCounts 软件用于定量，不仅可以支持gene的定量，也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations的定量；官网 ： http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/只需要输入reads的比对情况，就是BAM 文件，再输入一个你感兴趣的区间的注释（通常是基因或者转录本的注释
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2024-03-15 07:49:09
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大纲列表3.1 Filter3.1.1 方差选择法3.1.2 相关系数法3.1.3 卡方检验3.1.4 互信息法3.2 Wrapper3.2.1 递归特征消除法3.3 Embedded3.3.1 基于惩罚项的特征选择法3.3.2 基于树模型的特征选择法 类所属方式说明VarianceThresholdFilter方差选择法SelectKBestFilter可选关联系数、卡方校
网上教程基本都是清一色的使用sklearn版本，此时的XGBClassifier有自带属性feature_importances_，而特征名称可以通过model._Booster.feature_names获取，但是对应原生版本，也就是通过DMatrix构造，通过model.train训练的模型，如何获取feature_importance?而且，二者获取的feature_importance又有
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2024-05-21 19:49:59
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生产要素最适投入分析 (Optimum input of factors)收益递减规律（Law of Diminishing Returns）在技术和其他生产要素固定不变的条件下，连续把某一生产要素投入量增加到一定数量之后，边际产量将出现递减现象。总产量/平均产量/边际产量/生产弹性（TPP/APP/MPP/Ep）产量与多个生产要素具有一定的函数关系，为了研究某一可变生产要素的最佳投入量，我们将其
第二章：排序书中提供了一个模板类，里面包含了运行排序时的一些辅助方法。还是按照自顶向下的方法来编写。对于主函数而言，首先需要读入数据，然后执行排序算法，之后判断，最后输出查看。main 方法，组织函数流程。public static void main(String[] args) {
String [] a = In.readStrings();
sort(a);
ass
0. 背景众所周知，深度学习，要的就是深度，VGG主要的工作贡献就是基于小卷积核的基础上，去探寻网络深度对结果的影响。而何恺明大神等人发现，不是随着网络深度增加，效果就好的，他们发现了一个违背直觉的现象。图0.1 不同层数的传统网络下的结果表现最开始，我们认为随着深度的增加，网络效果不好，那是因为存在着梯度消失和梯度爆炸的原因。不过随着大家的努力，这些问题可以通过归一化初始化（即用特定的初始化算法
我们要把应用各组件放在一起做集成 测试，这样才能保证模型和控制器之间能够良好契合。在 RSpec 中，这种测试称为功能测试(feature spec)，有时也称为验收测试(acceptance test)或集成测试(integration test)。这种测试的作用是确保 软件作为一个整体能按预期使用。 Capybara库 (8000star)，用来定义功能测试的步骤，模拟真实用户的使用
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2024-05-18 07:04:09
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相机的针孔模型及其内参数，外参数的理解
2019.10.18 FesianXu
文章目录@[toc]前言相机的针孔模型坐标系的改变考虑更多因素总结补充：Reference前言在相机校准中，我们经常会提到内参数，外参数，这些参数决定了一个相机的成像的效果，是后续一系列计算机视觉问题的基础中的基础，然而因为较为底层的原因，现在却比较少人关心它，笔者最近在学习底层的计算机视觉理论，感
一、随机森林随机森林的算法可以用如下几个步骤概括：用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集 用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 随机不重复地选择d个特征 利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别） 重复步骤1到步骤2共k次，k即为随机森林中决策树的个数。 用训练得到的随机森林对测试样本进行预
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2024-03-12 22:45:30
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本文方法是对Faster RCNN进行改造，改造的点主要包括对增加RPN卷积的分支、特征融合时参照HyperNet压缩中间层特征、ROI Pooling增加网格种类数并进行加权平均这几点来检测水平文本。
Sheng Zhang_AAAI2018_Feature Enhancement Network_A Refined Scene Text Detect
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2024-03-08 12:51:32
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1.树模型和线性模型的区别树形模型是一个一个特征进行处理线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值2.什么是决策树所谓决策树，就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。树的最高层是就是根节点。下图即为一个决策树的示意描述，内部节点用矩形表示，叶子节点用椭圆表示。3.学习过程**特征选择：**特
在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选，那这个属性到底是啥呢。分析源码发现来源于每个base_estimator
原创
2022-07-04 17:36:20
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sklearn模型调优（判断是否过过拟合及选择参数）这篇博客主要介绍两个方面的东西，其实就是两个函数：1. learning_curve()：这个函数主要是用来判断（可视化）模型是否过拟合的，关于过拟合，就不多说了，具体可以看以前的博客：模型选择和改进 2. validation_curve()：这个函数主要是用来查看在参数不同的取值下模型的性能 下面通过代码例子来看下这两个函数： 一、le
前言本篇主要讲解内部排序的八种算法，及其中的递归实现以及非递归实现方法，并对各种算法进行性能测试，分析出对于不同数据性质最优的排序算法选择方式。并详细阐述每一种算法的代码设计思路。算法的测试程序使用TestOP函数对排序算法进行测试。 其基本原理为：1.向排序算法中输入相同的多的数据。 2.利用clock()函数标记排序算法的始末时间，然后作差。void TestOP()
{
srand(tim
关于Feature.xml的格式的详细介绍
Feature.xml文件在一个 Feature.xml 文件中, Feature元素定义了其本身，并指定了相关的DLL组件，文件等的位置，或是一些用于支持该Feature的属性。Feature
ActivationDependencies
ActivationDependency
ElementMan
文章目录引言导入io库输入各种输入方法`scanf`格式说明符基本示例读入整数读入其他类型的数字读入单个字符读入字符串扫描字符集合`getchar()``gets()``fgets()`输入技巧限制每次读入的字符串长度读入字符但是忽略判断行尾输出输出方法`printf()``puts()``putchar()`输出技巧输出精度限制输出到字符串参考资料 引言今天刷题，写了好久写完了，一提交0分，改
第3章 特征选择
3.1 特征选择简介
数据预处理完成后，接下来需要从给定的特征集合中筛选出对当前学习任务有用的特征，这个过程称为特征选择（feature selection）。 特征选择的两个
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/sci
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2024-05-09 16:41:46
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目录前言XGBoost原理模型函数形式目标函数回归树的学习策略树节点分裂方法(Split Finding）精确贪心算法近似算法数据缺失时的分裂策略XGBoost的其它特性XGBoost工程实现优化之系统设计块结构(Column Block)设计缓存访问优化算法"核外"块计算小结前言XGBoost的全称是eXtreme(极端) Gradient Boosting，是一个是大规模并行的 boostin
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2024-05-21 10:22:37
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目录穷举法网格搜索(GridSearchCV)基本语法案例1： 在决策树中的应用搜索器属性案例2：案例3 嵌套和非嵌套交叉验证的区别随机搜索基础语法案例1：基础语法练习案例2：随机搜索与网格搜索的比较其它穷举法网格搜索(GridSearchCV)基本语法help(GridSearchCV):class GridSearchCV(BaseSearchCV):Exhaustive search ove
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2024-04-29 17:56:06
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