集成多組學數(shù)據(jù)的機器學習在生物醫(yī)學中的應用大綱 機器學習及生物組學基礎（提前贈送視頻） 學習目標：對機器學習基本概念進行介紹蓖议，讓大家對機器學習基本概念有大致了解庐镐。明確機器學習...
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集成多組學數(shù)據(jù)的機器學習在生物醫(yī)學中的應用 -
每天持續(xù)更新，感謝你的的關注和點贊分享Python、數(shù)據(jù)分析、可視化陆馁、Excel、爬蟲合愈。<br>本人B站視頻號：Python與數(shù)據(jù)分析_青青<br><br><br>關注我 <br> ↓
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機器學習入門 | 必知必會的基礎理論一叮贩、什么是機器學習、數(shù)據(jù)挖掘佛析？ 1益老、AI是什么？ AI（人工智能）是研究開發(fā)用于模擬寸莫、延伸和擴展人的智能理論捺萌、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學膘茎。人工智能是計算機科學的一...
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不平衡樣本下的數(shù)據(jù)增強問題部分內容引用自CSDN和知乎 1.什么是數(shù)據(jù)增強 數(shù)據(jù)增強包含一系列用來生成新訓練樣本的技術桃纯，這些技術是通過對原始數(shù)據(jù)采用隨機抖動和擾亂而類標簽未變化來實現(xiàn)。我們應用數(shù)據(jù)增強...
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在解決樣本不平衡性問題中不同loss實驗對比
在前幾期分享中披坏，提到focal_loss态坦，dice_loss，它們都可以解決樣本不平衡性的問題棒拂。雖然paper上實驗結果都驗證了其效果伞梯，但在自己的數(shù)據(jù)場景下表現(xiàn)究竟如何。帶著...
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深度學習框架PyTorch入門與實踐：第六章 PyTorch實戰(zhàn)指南通過前面幾章的學習帚屉，我們已經(jīng)掌握了PyTorch中大部分的基礎知識谜诫，本章將結合之前講的內容，帶領讀者從頭實現(xiàn)一個完整的深度學習項目攻旦。本章的重點不在于如何使用PyTorch的接...
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Pytorch學習記錄-使用Pytorch進行深度學習喻旷，使用案例學習Pytorch注意確定已經(jīng)安裝了torch和torchvision使用案例學習Pytorch在完成60分鐘入門之后，接下來有六節(jié)tutorials和五節(jié)關于文本處理的tutorials敬特。爭...
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深度學習&PyTorch 之 DNN-回歸
前面文章[https://shenzl.blog.csdn.net/article/details/128617956]講了PyTorch的基本原理伟阔，本篇正式用PyTorch...
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機器學習入門（九）——正則化：L1正則皱炉、L2正則
在系列（八）中提到了機器學習最重要就是降低模型的方差，即解決過擬合的問題狮鸭，其中最重要的一種方法就是模型正則化合搅，通常有L1正則和L2正則多搀。 （演示代碼見：https:/...
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PCA分析——數(shù)據(jù)降維的思路方法(附實操代碼)PCA分析（Principal Component Analysis ）是一重數(shù)據(jù)降維的分析方式，它可以將復雜的數(shù)據(jù)通過數(shù)學運算變得更加簡單灾部。比如康铭，在四維空間中我們要考量時間...
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[自然語言處理-先修]一、概率統(tǒng)計相關知識梳理
本科和碩士階段都斷斷續(xù)續(xù)地接觸過NLP相關內容赌髓，但是沒有真正地从藤、系統(tǒng)地進行總結，因此也只是停留在什么都知道一點锁蠕、但什么都理解的不深刻的程度上夷野。寫這一系列內容是為了記錄自己重新...
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【數(shù)學】協(xié)方差
協(xié)方差（Covariance）：用于衡量兩個變量的總體誤差悯搔。方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即兩個變量相同的情況舌仍。如果兩個變量的變化趨勢一致妒貌，那么兩個變量之間的協(xié)方差就是正值。如...
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協(xié)方差與協(xié)方差矩陣（附Matlab實現(xiàn)）今天天氣很棒呀推姻，所以也要是活力滿滿的一天鴨平匈！今天回顧了之前看到的協(xié)方差和協(xié)方差矩陣，發(fā)現(xiàn)真的缺漏了很多藏古，所以做如下記錄增炭。 協(xié)方差 學過概率統(tǒng)計的應該都知道協(xié)方差的定義，接下...
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NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer
姓名：韓宜真 學號：17020120095 轉載自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/189527481?utm_source=qq&utm_medi...
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