利用協(xié)方差矩陣袭蝗，特征值和特征向量將高緯變量投影到數(shù)個(gè)低維變量的過(guò)程； PCA分析的過(guò)程就是從千萬(wàn)級(jí)別的SNP位點(diǎn)中提取關(guān)鍵信息懂拾，以便使用更少的變量就可以對(duì)樣本進(jìn)行有效的刻畫(huà)和...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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6. GWAS：主成分分析——GCTA -
純生信被秒拒一點(diǎn)都不冤蝠检！誰(shuí)叫你投這些期刊
總有粉絲說(shuō)自己投純生信的時(shí)候總是被秒拒，秒拒再秒拒！這到底是什么原因呢？除了自己文章質(zhì)量的本身問(wèn)題理卑，最大的問(wèn)題就是沒(méi)有選擇到合適的期刊。有些期刊比較喜歡秒拒純生信蔽氨，就是因?yàn)樗?..
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機(jī)器學(xué)習(xí)：06. 調(diào)參的基本思想(乳腺癌數(shù)據(jù))1. 機(jī)器學(xué)習(xí)中調(diào)參的基本思想 調(diào)參的目的就是為了提升模型的準(zhǔn)確率傻工。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們用來(lái)衡量模型在未知數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確率的指標(biāo)孵滞，叫做泛化誤差（Genelization erro...
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模型壓縮（下）—— 知識(shí)蒸餾(Distilling Knowledge)Given an image of a dog, a good teacher network may mistakenly recognize it as cat with...
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深度學(xué)習(xí)模型壓縮技巧一中捆、首先，為什么網(wǎng)絡(luò)模型需要模型壓縮坊饶？ 通常：給定一個(gè)精度級(jí)別泄伪，存在多個(gè)達(dá)到該精度級(jí)別的CNN架構(gòu)。在同等精度下匿级，具有較少參數(shù)的CNN有三大優(yōu)勢(shì)： 更高效的分布式訓(xùn)練：分布式...
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模型壓縮(一)模型量化蟋滴、剪枝，張量分解https://jackgittes.github.io/2018/08/24/paper-reading-10/[https://jackgittes.github.io/...
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Keras快速構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟： 深度學(xué)習(xí)框架Keras——像搭積木般構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)痘绎，主要分為7個(gè)部分津函，每個(gè)部分只需要幾個(gè)keras API函數(shù)就能實(shí)現(xiàn)，用戶即可像搭積木般一層...
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LeNet網(wǎng)絡(luò)PaddlePaddle實(shí)現(xiàn)1LeNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的Yan LeCun于1998年提出孤页，解決手寫(xiě)字符的識(shí)別與分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尔苦。詳細(xì)信息參考：http://yann.lecun.com/ex...
