XGBoost，全称“Extreme Gradient Boosting”，和GBDT一样属于Boosting类型的模型，也是一种加法模型。 1 XGBoost原理 1.1 ...
IP属地：浙江
-
XGBoost原理详解及系统优化 -
使用 pROC包进行ROC分析可以进行ROC分析和ROC 曲线展示的R包。 #1. 安装 #2. 数据导入 #3. ROC分析 ##3.1 使用roc()进行ROC分析 ##3.2 roc(）参数详细解...
-
（八）弹性网络---ElasticNet一、原理及简介 二、什么是L2正则化和L1正则化 原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/9998...
-
欢迎关注我的个人公众号SimpleAI.<br>以后文章会在微信公众号上更新。
-
【DL碎片5】深度学习中的正则化（Regularization））深度学习中的正则化（Regularization） 一、Bias（偏差） & Variance（方差） 在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么...
-
WGCNA实例分析及解读（附代码）WGCNA分析基于两个假设：1.相似表达模式的基因可能存在共调控、功能相关或处于同一通路，2.基因网络符合无尺度分布。基于这两点，可以将基因网络根据表达相似性划分为不同的模块...
-
请问一下那个贝塔值选六还是七的后面的图我没看懂？为什么不直接照着表选 表中的值为什么和后来的图不一样 不都是根据对数关系建立的一元回归吗
简单粗暴，就是WGCNA的流程图和原理
WGCNA的原理如果不掌握的话，就很难在做WGCNA分析的过程中，利用手中的代码去修改参数，就无法得到满意的图图。所以，下面放几篇文献中的WGCNA的流程图，供参考 然后放上...
-
简单粗暴，就是WGCNA的流程图和原理
WGCNA的原理如果不掌握的话，就很难在做WGCNA分析的过程中，利用手中的代码去修改参数，就无法得到满意的图图。所以，下面放几篇文献中的WGCNA的流程图，供参考 然后放上...
-
WGCNA（二）WGCNA的步骤和原理链接：http://genek.tv/，本文是该课程的学习记录。 1.共表达 两条基因的表达模式相似，即在某些样本中两条基因表达量都高，某些样品中表达量都低。 用相关性系数r...
-
每天持续更新，感谢你的的关注和点赞分享Python、数据分析、可视化、Excel、爬虫。<br>本人B站视频号：Python与数据分析_青青<br><br><br>关注我 <br> ↓
