线性判别分析，英文名称Linear Discriminant Analysis(LDA)是一种经典的线性学习方法。本文针对二分类问题，从直观理解，对其数学建模，之后模型求...
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经典机器学习系列之【线性判别分析LDA】
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为什么要用交叉验证本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ 什么是交叉验证法？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一...
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功能蛋白质组学技术平台<br>赋能精准医疗与新药发现
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当我们谈论磷酸化时，我们在谈论什么 ——谨以此文致敬Edmond Henri FischerEdmond Henri Fischer（下文简称Fischer）已经于2021年8月27日在美国华盛顿州西雅图安详离去，享年101岁。他是瑞士、美国籍生物化学家，生命科学领...
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R实战 | Lasso回归模型建立及变量筛选R实战 | Lasso回归模型建立及变量筛选 Tibshirani(1996) 引入了 LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selecti...
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2020-01-15 随机森林-原理及如何用R绘图参考学习资料：菜鸟团生信专题 StatQuest生物统计学专题 - 决策树(1) StatQuest生物统计学专题 - 决策树(2) StatQuest生物统计学专题 - 随...
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R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里， 快来收藏关注【科研私家菜】...
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R语言实现随机森林（randomForest）分析嵌牛导读：randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 嵌牛鼻子：R语言；随机森林 嵌牛提问：如何...
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Olink蛋白质组—初见生物质谱法是蛋白质组学研究中最常用的方法，作为蛋白质组学研究中的扛把子，它具有高分辨率、高灵敏度、高准确度、鉴定蛋白质翻译后修饰位点等优点。但对于低丰度蛋白的检测，质谱法仍具...
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R机器学习：特征工程与特征选择的介绍
两个月没更新了，没有其它理由，就是懒惰，间接持续性的懒惰，一直持续了2个月，简直懒惰！！！大家的好多的私信也没回就过期回不了了。请大家批评我！！！。 看了很多高深的算法之后，...
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完整机器学习项目的流程介绍
1、抽象成数学问题 明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。 这里的抽象成数学问题，指的明确我们可以获得什么...
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机器学习入门 -- 常用算法介绍先介绍几个概念：决策树，朴素贝叶斯，梯度下降，线性回归 决策树 朴素贝叶斯 这里我只想到贝叶斯的概率公式，欢迎补充。 梯度下降 记得第一次看见这个概念是在多元微积分里，这次捡...
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机器学习中 L1 和 L2 正则化的简单介绍
机器学习中 L1 和 L2 正则化的简单介绍 正则化作用 在机器学习中正则化的作用如下： 防止最终的模型过于复杂，参数过多，导致过拟合 那么什么是正则化呢，正则化如何添加呢，...
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专注技术传播，全媒体平台同名
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机器学习入门之sklearn介绍SKlearn简介 scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等p...
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glmnetGlmnet主要用于拟合广义线性模型。筛选可以使loss达到最小的正则化参数lambda。该算法非常快，并且可以使用稀疏矩阵作为输入。主要有线性模型用于回归，logistic...
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你好，如果把图片保存下来应该怎么操作
R语言图标可视化包之formattable
github地址 https://github.com/renkun-ken/formattable 先放图image.png 参考数据练习
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用R语言进行相关性分析：画出散点图、拟合线及标注相关系数和P值一. 读取数据 因为我们一般自己录的数据都是excel表格的，对于读取excel，此处有一个小技巧 读取excel方法 1.把excel文件另存为CSV文件 2.按照读取cs...
