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          莫煩Python機(jī)器學(xué)習(xí)

          共 1300字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2021-03-31 22:15

          92年湖南沫凡小哥把自己的自學(xué)體會(huì)和感悟總結(jié)成了一系列的視頻,無償分享給大家,只看下面這些精美的圖片就讓人忍不住去學(xué)習(xí)下背后更強(qiáng)大的知識(shí)了。希望大家多多支持小哥創(chuàng)作。


          點(diǎn)擊鏈接 https://morvanzhou.github.io/about/ 或后臺(tái)回復(fù) 莫煩,即可訪問相應(yīng)的視頻教程。(更多相關(guān)教程見文末鏈接)



          這個(gè)為生信學(xué)習(xí)打造的開源 Python 文字教程真香!!!

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          莫煩Python系列都是進(jìn)階課,適合有一定Python3基礎(chǔ)的朋友。如果大家還徘徊在入門階段或更關(guān)注Python3在生信領(lǐng)域的使用,請(qǐng)?jiān)L問

          http://bioinfo.ke.qq.com 

          (或點(diǎn)擊 閱讀原文 訪問)。里面有Python,R,Linux,擴(kuò)增子視頻。(轉(zhuǎn)錄組視頻之前上傳出現(xiàn)了問題,正在更新中)


          機(jī)器學(xué)習(xí)系列教程


          從隨機(jī)森林開始,一步步理解決策樹、隨機(jī)森林、ROC/AUC、數(shù)據(jù)集、交叉驗(yàn)證的概念和實(shí)踐。


          文字能說清的用文字、圖片能展示的用、描述不清的用公式、公式還不清楚的寫個(gè)簡單代碼,一步步理清各個(gè)環(huán)節(jié)和概念。


          再到成熟代碼應(yīng)用、模型調(diào)參、模型比較、模型評(píng)估,學(xué)習(xí)整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的知識(shí)和技能。

          1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 隨機(jī)森林之決策樹初探(1)

          2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林之決策樹R 代碼從頭暴力實(shí)現(xiàn)(2)

          3. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林之決策樹R 代碼從頭暴力實(shí)現(xiàn)(3)

          4. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林之理論概述

          5. 隨機(jī)森林拖了這么久,終于到實(shí)戰(zhàn)了。先分享很多套用于機(jī)器學(xué)習(xí)的多種癌癥表達(dá)數(shù)據(jù)集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。

          6. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林初探(1)

          7. 機(jī)器學(xué)習(xí) 模型評(píng)估指標(biāo) - ROC曲線和AUC值

          8. 機(jī)器學(xué)習(xí) - 訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集

          9. 機(jī)器學(xué)習(xí) - 隨機(jī)森林手動(dòng)10 折交叉驗(yàn)證

          10. 一個(gè)函數(shù)統(tǒng)一238個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)R包,這也太贊了吧

          11. 基于Caret和RandomForest包進(jìn)行隨機(jī)森林分析的一般步驟 (1)

          12. Caret模型訓(xùn)練和調(diào)參更多參數(shù)解讀(2)

          13. 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍分享

          14. 基于Caret進(jìn)行隨機(jī)森林隨機(jī)調(diào)參的4種方式

          15. 送你一個(gè)在線機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)站,真香!

          16. UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

          17. 機(jī)器學(xué)習(xí)第17篇 - 特征變量篩選(1)

          18. 機(jī)器學(xué)習(xí)第18篇 - 基于隨機(jī)森林的Boruta特征變量篩選(2)

          19. 機(jī)器學(xué)習(xí)系列補(bǔ)充:數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和更正YSX包

          20. 機(jī)器學(xué)習(xí)第20篇 - 基于Boruta選擇的特征變量構(gòu)建隨機(jī)森林

          21.  機(jī)器學(xué)習(xí)第21篇 - 特征遞歸消除RFE算法 理論

          22. RFE篩選出的特征變量竟然是Boruta的4倍之多

          23. 更多特征變量卻未能帶來隨機(jī)森林分類效果的提升

          24. 一圖感受各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法


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