sra文件转换为fastq格式 1 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个…
摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…
转载自: http://www.cnblogs.com/mq0036/p/7131678.html 本篇虽不是这一个月的流水账,但是基本按照下面的思路对着一个月做了一次总结: 什么是机器学习? 机器学习都有什么算法? 个人对机器学习的三种境界理解 推荐的学习路线 推荐资源 希望读者有所收获,另外,如果文中有任何理解上的错误,还望指正! 什么是机器学习? 之前在没有具体接触到机器学习前,我大概对他有一个概念上的认识,觉得是一种很高级的算法,能让机器学会很多的事情,就像...<我的机器人女友>里那…
简介 最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛,但是对机器学习的算法一直不了解,所以先了解一下机器学习相关的算法. Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达.关于吴恩达是谁,相信程序员/媛都知道. Andrew Ng的机器学习的公开课其实就是当年吴恩达还在斯坦福大学时在coursera上面开设的一门机器学习的入门的公开课,课程地址链接为Andrew Ng机器学习公开课 Andrew Ng机器学习公开课的评价,可以参考知乎上面的问题如何评价 Coursera 的机器学习 (And…
         所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译,但进行了若干简化和提炼,按照原网站的思路进行,但不局限与其顺序. 欢迎传播分享,必须保持原作者的信息,但禁止将该文档直接用于商业盈…
写在前面的废话: 好吧,不得不说鱼C的markdown文本编辑器挺不错的,功能齐全.再次感谢小甲鱼哥哥的python视频让我去年大三下学期的时候入门了编程,爱上了编程这门语言,由于是偏冷门的统计学,在实习以后就决定把方向放在数据挖掘方面了,越来越发现专业课的重要性.在大家都忙着参加各种培训的日子里面,我就在去年寒冷的冬天把甲鱼哥的python视频一字不落的看完了:现在,在别人拼命参加校招的日子里,我就来学习“机器学习”这里面的算法了(ps:工科学校的理科妹子表示很难找到数据分析工作,人家只要研究…
1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…
第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…
这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式 以不同方式划分数据集和测试集 使用不同的归一化(标准化)方式 使用不同的模型 将测试集label错位,计算出MSE的大小 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图 通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor…
机器学习概念概念 机器 学习是计算机科学的一个分支,从模式识别.人工智能和计算学习理论发展而来,我们可以将其作为数据挖掘的工具 侧重用于数据分析方法理解给定的数据 目的是:开发能够从先前观测的数据,通过可调整的参数进行学习的 程序,为了改善预测结果,将参数设计为可自动调整的 常见应用:垃圾邮件过滤器.搜索引擎,光学字符识别(OCR)和计算机视觉 任何一个问题都始于一个数据集,未知数据的特征根据数据集来预测:为了解决问题选用的机器学习算法用数学模型来描述,模型 包含一些参数,需要在训练集上调试.训…