之前写过三篇和CNV相关的帖子,如果你做肿瘤单细胞转录组,大概率看过: 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中,第三篇帖子里面有两个注释代码,可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新,简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制,最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 模型函数是:其中w(n维),b待定 2.算法推导 2.1几个基本概念: 2.1.1 函数间隔(function

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

运用对偶的(对应原始)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 代码实现: 环境:win7 32bit + Anaconda3 +spyder 和原始算法的实现基本框架是类似的,只是判断和权值的更新算法有点变化. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 01:29:35 2016 @author: Administrator """ impor

运用最简单的原始(对应的有对偶)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 踩到的坑:以为误分类的数据只使用一次,造成分类结果很差,在train函数内加个简单的递归,解决问题:不同的学习率结果差别很大,通过循环学习率取最优解决. AND:个人理解尚浅,理论和代码都未免有差错,欢迎指出错误共同学习,不胜感激. 代码如下:win7 32bit + python3.4 + pycharm import numpy as np from matplotlib import

原文链接http://www.bubuko.com/infodetail-525389.html 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/   企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题得出结果,最

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

Hinton课程第二课 一.NN结构的主要类型的概述 这里的结构就是连接在一起的神经元.目前来说,在实际应用中最常见的NN就是前向NN,他是将数据传递给输入单元,通过隐藏层最后到输出层的单元:一个更有趣的结构是递归神经网络RNN,这种网络能够将信息保存很久,所以能够表现各种有趣的震荡,但是却也难训练,部分原因是因为他们太复杂了,不过最近的人们却也通过这种网络完成了很多不可思议的事情:最后要介绍的就是对称连接网络,即使在两个单元之间的两个方向上权重是一样的. 前向NN: 上图就是前向NN,最底层就

Hinton第三课 这节课主要是介绍NN的输出端常用的神经元,然后重点是说明怎么使用BP来计算偏导数,在Hinton这一课中,他提供了他1986年参与写的<并行分布处理>一书的第8章,49页,这本书的编者是当你的认知神经界的Rumelhart, D. E和McClelland, J. L,想想估计那时候Hinton应该很年轻吧,这本书网上很难找到,但是发现http://psych.stanford.edu/~jlm/papers/ ,这里居然有全本. 一.学习线性神经元的权重 这里介绍的线性神

这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理,虽然文献老了点,不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的.该作者是剑桥的研究认知科学的.翻译如有不对之处,还望告知,我好及时改正,谢谢指正! Notes on Convolutional Neural Networks Jake Bouvrie 2006年11月22 1引言 这个文档是为了讨论CNN的推导和执行步骤的,并加上一些简单的扩展.因为CNN包含着比权重还多的连接,所以结构本身就相当于实现了一种形式的正则化了.另外CN

因为<opencv_tutorial>这部分只有两个例子,就先暂时介绍两个例子好了,在refman中ml板块有:统计模型.普通的贝叶斯分类器.KNN.SVM.决策树.boosting.随机树.EM(期望最大化).NN(神经网络).LR(逻辑回归)和training data(训练数据) 这部分要特别说明:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, y_n)^T\): \[ y_k= \begin{cases} 0& k \neq z \\ 1& k = z \end{cases} \] \(p_z\)是模型将此样本分到类别\(z\)的概率, 即正确分类的概率\(p_{correct}\). 在这个样本上的Cross-Entropy Loss

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

@tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差. 而有时候还会出现loss function,感觉会和cost function混淆. 上quora看了下,有个同名问题,回答的人不多,upvote更少..回答者里面

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

申明,本文非笔者原创,原文转载自:  基于Matlab的离散小波变换         http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100ryh3.html 简介 在数字图像处理中,需要将连续的小波及其小波变换离散化.一般计算机实现中使用二进制离散处理,将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换(简称DWT).实际上,离散小波变换是对连续小波变换的尺度.位移按照2的幂次进行离散化得到的,所以也称之为二进制小波变换. 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

SVM的标准形式是\begin{align*} \min_{\boldsymbol{w}} \ \ \ \frac{\lambda}{2} \|\boldsymbol{w}\|^2 + \frac{1}{M} \sum_{i=1}^M \max \{0, 1 - y_i (\boldsymbol{w}^\top \boldsymbol{x}_i + b) \} \end{align*}其中$\boldsymbol{x}_i \in \mathbb{R}^d$,$y_i \in \{1,-1\}$

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是 的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然