發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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潛在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm在自然群體（區(qū)別于強(qiáng)人工選擇）中脸哀，如果我們感興趣的數(shù)量性狀表現(xiàn)出與特定的地理環(huán)境變量有高度的關(guān)聯(lián)性，隨著環(huán)境變量的改變而變化扭吁，則這些環(huán)境變量往往反映了環(huán)境作用于個(gè)體表型的選擇...
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R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與臨床預(yù)測(cè)模型80--詳解knn算法用于分類預(yù)測(cè)R小鹽準(zhǔn)備介紹R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)筆記你想要的R語言學(xué)習(xí)資料都在這里， 快來收藏關(guān)注【科研私家菜】 01 什么是knn算法 KNN（K-NearestNei...
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歡迎關(guān)注同名工縱號(hào)[科研私家菜]
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R語言有序多分類Logistic回歸常見的二分類結(jié)局變量顽照，如事件是否發(fā)生、是否死亡等闽寡，我們可以用二分類logistics回歸分析結(jié)局變量和自變量因素之間的關(guān)系代兵，在R語言中也很容易實(shí)現(xiàn)，結(jié)果也非常容易解釋...
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7.R語言logistic回歸臨床預(yù)測(cè)模型-Calibration校準(zhǔn)曲線以下內(nèi)容來自B站up主：大鵬統(tǒng)計(jì)工作室[https://space.bilibili.com/521800630] 的系列教學(xué)視頻《R語言Logistic回歸臨床預(yù)測(cè)模型》第...
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交叉驗(yàn)證——Cross-validation
交叉驗(yàn)證是建立模型后進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和模型檢驗(yàn)的一個(gè)步驟。本文就sklearn自帶的鳶尾花數(shù)據(jù)集涎永，進(jìn)行基本的建模思路整理和交叉驗(yàn)證梳理思币。 注：鳶尾花案例的背景是，通過已知（歷史）...
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十點(diǎn)讀書簽約作者。<br>微信公眾號(hào)：行走的西瓜皮<br>總會(huì)有讓你喜歡的妈倔。
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【表觀調(diào)控 實(shí)戰(zhàn)】三博投、RNA-Seq數(shù)據(jù)從比對(duì)到定量
上游分析的最后一部分，這里是佳奧盯蝴，讓我們繼續(xù)吧毅哗！ 1 獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（雙端測(cè)序） raw_fq：下載sra文件，轉(zhuǎn)fq文件捧挺。 clean_fq：trim_galory qc：質(zhì)...
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這里是佳奧<br><br>有疑問歡迎email或yuque平臺(tái)<br><br>專注多組學(xué)挖掘基因松忍，以及非模式植物的下游注釋以及可視化工作
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做一個(gè)自由而有用的靈魂<br>
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【R語言】--- 回歸分析最優(yōu)擬合模型及作圖因變量和自變量間的擬合關(guān)系對(duì)于生態(tài)學(xué)而言極其重要酥艳，很多因變量和自變量間關(guān)系是一元線性回歸摊溶，然而很多數(shù)據(jù)并不一定是直線關(guān)系，而是需要探索其曲線擬合關(guān)系充石。這種曲線關(guān)系并非直觀看出...
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中科新生命前身為中國(guó)科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院蛋白質(zhì)組研究分析中心（RCPA）
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如何用R畫出精美漂亮的meta分析森林圖屏幕前的讀者朋友你好啊坷剧，因?yàn)楹笈_(tái)有很多讀者留言想讓我出一期關(guān)于R語言做出來較為精美的森林圖的教程，而我在之前的推文（公眾號(hào)：全哥的學(xué)習(xí)生涯）里并未對(duì)森林圖的設(shè)置有過多的講解喊暖，...
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腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞的雙重作用：促腫瘤和抗腫瘤及其觸發(fā)因素免疫系統(tǒng)與腫瘤之間的關(guān)系是目前癌癥領(lǐng)域研究最多的課題之一惫企。以前，人們認(rèn)為癌癥僅腫瘤本身的作用陵叽；然而狞尔，現(xiàn)在我們知道它需要不同細(xì)胞和細(xì)胞因子的支持，即腫瘤微環(huán)境（TME）巩掺。在構(gòu)成...
