本章我們開始學(xué)習(xí)概率圖模型，這里先做個(gè)簡單的開篇。 概率圖模型所涉及到的知識(shí)點(diǎn)非常廣，所以對讀者的基礎(chǔ)知識(shí)要求也相對較高。通過學(xué)習(xí)概率圖模型可以進(jìn)一步鞏固機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)儲(chǔ)...
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概率圖模型 -
SRA Toolkit安裝以及配置流程先反思之前的問題： 之前下載了SRA數(shù)據(jù)后，進(jìn)行分割，運(yùn)行如下命令 /home/whu/program_and_files/sratookit.2.10.0/bin/fast...
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[譯] 高斯混合模型 --- python教程本文翻譯自https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html 上...
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使用Pysam操作BAM文件
Pysam操作BAM文件 Pysam包是一個(gè)處理基因組數(shù)據(jù)的python模塊，它打包了htslib-1.3、samtools-1.3 和 bcftools-1.3的核心功能，...
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解析ABSOLUTE軟件
簡介ABSOLUTE ABSOLUTE是Broad研究所開發(fā)的一款癌癥CNV分析軟件，實(shí)質(zhì)是一個(gè)R包，可以定量細(xì)胞的絕對拷貝數(shù)、腫瘤純度與倍性，如果提供突變數(shù)據(jù)，還能探究克隆...
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分析ABSOLUTE數(shù)據(jù)結(jié)果
在解析ABSOLUTE軟件一文中我簡單介紹了ABSOLUTE軟件，因?yàn)锳BSOLUTE解的多樣性，這篇文章主要聚焦于ABSOLUTE結(jié)果的解讀，對象是結(jié)果圖。 主要的參考資料...
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01 集成學(xué)習(xí) - 概述、Bagging - 隨機(jī)森林、袋外錯(cuò)誤率這幾章我們聊聊集成學(xué)習(xí)，集成學(xué)習(xí)算法是目前為止我們在相同特征條件下做特征工程時(shí)，建立模型評(píng)分和效果最好的算法。比之前講過的線性回歸、Logist回歸、KNN、決策樹的評(píng)分效果...
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用python做生物信息數(shù)據(jù)分析（2-pysam）寫perl的思維，可能確實(shí)不能拿來學(xué)python。畢竟，python的褲子有很多。面向?qū)ο蟮恼Z言，如果不好好穿褲子，怎么找對象？。手上要做的事情，需要解析sam，更或者bam...
