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搜索资源列表

  1. 支持向量机导论.pdf

  2. 持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是第一本支持向量机方面的导论型读物。它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，从而很自然地引出了支持向量机的算法。书的末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用以及实现的技巧。该书提供的大量相关文献以及网站链接为进一步学习提供了有效线索，有助于读者及时跟踪该领域的最新信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-18
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：realzhang9

  1. 类别不平衡的分类方法及在生物信息学中的应用

  2. 出一种处理正反例不平衡的分类方法，以解决生物信息学中的snoRNA识别、microRNA前 体判别、SNP位点的真伪识别等问题．利用集成学习的思想，将反例集均匀分割并依次与正例集组合， 得到一组类别平衡的训练集．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：543kb
    • 提供者：jessiejessie77

  1. 支持向量机导论.pdf

  2. 支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。

  3. 所属分类：其它

  1. 本科毕业设计开题报告(校园初恋网的设计与实现)

  2. 一、本课题的目的和意义 目前，信息技术高速发展，人们的生活已经离不开信息网络。交友网、婚恋网等一些交友婚恋的网站相继出现，也给人们带来了诸多的方便，解决了不少人们关心的问题。如今，大学生恋爱已经成为一个普遍现象，寒窗苦读十几年，大学是个人能力迅速提升的地方，同时也是个人爱情萌芽和发展的地方。大学的恋爱是一份纯真的爱恋，没有功利，没有社会的摧残，几乎每个大学生都期待有这么一段美好的纯真的恋爱经历，为以后的生存和生活打下扎实的情感基础。然而，虽然大家同在一个大学，却往往因为大学是一个很大的场所，是

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：zbozbozbo

  1. 迁移学习问题与方法研究

  2. 随着数据规模和计算资源的快速增长，机器学习在理论和实践两方面都取得了长足进展。传统机器学习方法通常依赖于数据的生成机制不随环境改变这一基本假设。然而在机器学习的各种应用领域中，如大数据分析、自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等，上述假设往往因为过于严格而难以成立。如何分析和挖掘非平稳环境中的大规模数据是现代机器学习最具有挑战性的前沿方向之一。迁移学习放宽了传统机器学习中训练数据和测试数据必须服从独立同分布的约束，因而能够在彼此不同但又相互关联的两个领域间挖掘领域不变的本质特征和结构，使得标注

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-13
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：dawin_2008

  1. 《图嵌入组合优化》综述论文

  2. 图在许多应用中被广泛用于表示复杂数据，如电子商务、社交网络和生物信息学。高效、有效地分析图数据对于基于图的应用程序非常重要。然而，大多数图分析任务是组合优化(CO)问题，这是NP困难。最近的研究集中在使用机器学习(ML)解决基于图CO问题的潜力上。使用基于ML的CO方法，一个图必须用数值向量表示，这被称为图嵌入。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syp_net

  1. Jstacs-源码

  2. 描述 序列分析是生物信息学的主要主题之一。 现有的几个库将生物学序列的表示与精确和近似模式匹配以及比对算法结合在一起。 我们介绍Jstacs，这是一个开放源代码Java库，它专注于生物学序列的统计分析。 Jstacs包含序列数据的有效表示形式，并提供了许多统计模型的实现方式，以及用于参数学习的生成性和判别性方法。 使用Jstacs，可以在测试数据集上或通过评估多种性能指标的交叉验证实验来评估和比较分类器。 由于其严格的面向对象设计，Jstacs易于使用且易于扩展。 有关更多信息，包括API文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. AdvancedUnixTutorial:32021上的讲习班教程-源码

  2. 高级Unix教程 罗伯·施密特（Rob Schmidt） 21/3/20上的讲习班教程 这是Unix上的生物信息学和计算生物学研讨会系列教程系列的第二部分。 在本教程中，我们将介绍一些更高级的Unix主题，并通过快速的RNA Seq对齐和使用真实（但减少了）数据进行计数来进行操作。 让我们开始吧：为什么我们还要学习Unix？ Linux / Unix已成为全球高性能计算集群（HPC）的标准操作系统。 如果您想使用HPC的强大功能，则需要学习Unix的基础知识。 加上几乎所有最流行的生物信息学

  3. 所属分类：其它

  1. dragonstar2019-源码

  2. 龙之星2019 该GitHub存储库包含演讲幻灯片以及2019年Dragon Star生物信息学课程的计算练习。 这是一个为期五天的课程，主题为“人类疾病的基因组学”。 课程内容如下： 第一天 疾病研究中的基因组技术：， NGS数据格式和变式调用：， 第二天 短/长读序列数据的比对：， 通过短读/长读测序进行基因组组装：， 第三天 人类疾病中结构变异的检测：， 基因变异的注释和表型驱动的解释：， 第四天 SNP和基于序列的全基因组关联研究（GWAS）：， 稀有变种和从头变种关联研究：， 生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：weixin_42126865

  1. neelsoumya：关于我（Soumya Banerjee）-源码

  2. 你好！ :waving_hand: 我叫Soumya Banerjee（名字发音为show-mo），我是一名研究员。 我分析复杂的问题，并实施新的统计和机器学习技术，以从大量数据中得出见解。 我曾在实验科学，临床，金融和医疗保健领域工作。 我曾在行业工作，并且在金融和抵押领域获得了域名认证。 :telescope: 我目前正在研究复杂的问题，并实施新的统计和机器学习技术，以从大量数据中得出见解 :seedling: 我致力于数据科学，机器学习，计算生物学，生物信息学，计算免疫学和临床

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42165973

  1. coursera-ucsd-bioinfo-3-源码

  2. Stepik练习-Coursera生物信息学III-UC Sandiego 运行所有测试 pytest --cov=. --cov-report=html --cov-report=term-missing 在本课程中，我们将学习用于对齐不同序列的算法 第一周 路线问题转化为“曼哈顿旅游”问题，即在矩形网格图中找到一条路径，该路径可以通过大多数旅游景点。 为了找到通过大多数旅游景点的路径，我们使用了动态编程。 想象一下该图包含n个节点和m个边。 每个边缘都会有一个得分，具体取决于边缘是否连接到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42143221

  1. 生物信息学中的学习问题

  2. 生物信息学中的学习问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38523618

  1. 推断：Infer.NET是用于在图形模型中运行贝叶斯推断的框架-源码

  2. 推断网 Infer.NET是用于在图形模型中运行贝叶斯推理的框架。 它也可以用于概率编程。 可以使用Infer.NET解决许多不同种类的机器学习问题-从， 或等标准问题到。 Infer.NET已在许多领域中使用，包括信息检索，生物信息学，流行病学，视觉等。 内容 建立状态 释放 视窗 Linux 苹果系统 安装预构建的二进制文件 Infer.NET的二进制文件位于。 这些二进制文件是跨平台的，可以在支持.NET的任何地方工作，因此无需选择平台。 核心软件包针对.NET Standard

  3. 所属分类：其它

  1. cromwell：科学的工作流引擎，旨在简化和扩展。 从一个用例到大规模生产环境的轻松过渡-源码

  2. 欢迎来到克伦威尔 Cromwell是用于生物信息学的开源工作流管理系统。 许可是 。 。 第一次来克伦威尔吗？ 开始学习。 社区 想为克伦威尔做贡献吗？ 开始阅读我们的。 克伦威尔（Cromwell）具有由社区支持的项目不断发展的生态系统，可以使您的体验更加美好！ 请查看我们的页面以了解更多信息。 与我们交谈： ，讨论Cromwell工作流引擎。 ，讨论WDL语言本身的发展。 提供了有关WDL的更多信息。 能力和路线图 如今，大多数Cromwell用户在完全托管的云原生生物信息计算平

  3. 所属分类：其它