目录 1、介绍2、图表示的选择 1、介绍 1、为什么图深度学习困难？相较于传统图像，图深度学习更困难： 任意大小和任意复杂的拓扑结构 没有图像或文本中的空间局部性。图像中知道...
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图（1）
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图像分割常用指标及MIoU计算一、语义图像分割结果定义 语义图像分割结果，可分为True Positive、False Positive、True Negative、False Negative。Nega...
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函数1、可接受任意数量参数的函数 **参数只能出现在最后一个参数。有一点要注意的是，在 * 参数后面仍然可以定义其他参数。 2、只接受关键字参数的函数 3、给函数参数增加元信息 ...
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根据IQR过滤基因例如：用作探针表达数据的初步过滤 为什么要初步过滤？ 具体使用：https://www.rdocumentation.org/packages/genefilter/vers...
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下载准备预训练词向量gloveglove的官网地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/[https://nlp.stanford.edu/projects/g...
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机器学习——逻辑回归一对多
逻辑回归的分类变量是离散值，但有时可能不是两种，而是多种 那么下图所示的三种分类，如果用逻辑回归来处理呢 一个可行的方法是： 如上图，即对没有一种类别，都构建一个“一对余”的...
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机器学习——正则化
一、过拟合 第一种是欠拟合，高偏差。第二种拟合较好。第三种过拟合，高方差。 过拟合：当特征很多，训练集可能拟合的很好，甚至代价函数的值约等于0，但是这个模型却不能泛化到新的数...
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机器学习——逻辑回归代价函数逻辑回归的代价函数 如上图，对于二分类逻辑回归，即有m个样本，每个样本的特征X有n+1个（Xo=1），分类变量Y属于0或1，然后使用这些数据集来确定假设函数的参数θ。之前所说...
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机器学习——向量化MATLAB编程中，向量化的思想可从下图看出： 对于常见的线性回归假设函数 做乘积累加的过程，传统的编写方法可能像左边一样，但是如果把θ和X看作一个向量，则只需要写成向量相乘...
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机器学习——逻辑回归一、分类 常见的分类问题，比如肿瘤的恶性或良性，是一个二分类问题，可用0或1表示， 假设我们对于已有的数据构建一个线性回归模型，比如下图: 我们将模型的分类阈值定为0.5，当...
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机器学习 —— 多项式回归和正规方程一、多项式回归 房价预测中： 有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x = frontage * depth (房子面积)，则假设...
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机器学习 —— 多元梯度下降一、多维特征 前面所述的房价预测的线性模型，只用到了一维特征，即size，房屋尺寸，要用这个特征量来预测房屋价格： 当数据集的信息不止一种时，便有了多维特征，比如： 上图有四...
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机器学习——线性代数
一、矩阵和向量 这个是4×2矩阵，即4行2列，如m为行，n为列，那么m x n即为4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素（矩阵项）： Aij指第i行，第j列的元素。 向量是...
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2019.8月中旬开始系统自学生信，<br>自学路漫漫索性报个班。<br><br>生信技能树真的很棒！<br><br>这是我的一个学习笔记平台，点滴记录。
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机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法
一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。 梯度下降算法中要做的就是不停地一点点改变θo和θ1，...
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机器学习——代价函数
一、假设函数 h表示学习算法的解决方案，也就是根据数据集训练拟合得到的一个函数，也称为假设函数（hypothesis）。h代表hypothesis(假设)，h表示一个函数，输...
