xgboost自带的特征重要性排名以及可视化: plot_importance plot_importance中的表头,实际上是调用的booster的get_score()的...
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Xgboost的可视化接口,特征重要性图以及画出决策树 -
R语言中神经网络算法的使用神经网络 leengsmile2016年9月21日 神经网络 本文介绍R语言中神经网络的使用，并对西瓜数据集做分类预测。 为保证数据的可重复性，需要先设置随机数种子。 首先读...
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R语言机器学习与临床预测模型39--深度神经网络本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】 01 深...
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Array芯片测序数据的探针对应基因注释方法对于基因芯片Array测序数据，基因是与探针(probe)存在对应关系，而不同平台(platform)的探针与基因对应关系都是不同的。因此在挖掘GEO里的array数据时，需...
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如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析如何分析芯片数据 我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在...
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R语言sample()函数
随机抽样又分为重复随机抽样和不重复随机抽样两种。重复抽样是指：本次从整体中抽取出的数据样本，在下一次抽取时同样有机会被抽取。不重复抽样就是：一旦被抽取为样本，下次就不能再被抽...
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R语言机器学习与临床预测模型49--R语言如何系统学习机器学习？
本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里， 快来收藏关注【科研私家菜】 01. R语言机器学习包 mlr 包 mlr包...
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甲基化读入直接读入beta矩阵
最近从geo上下了一个比较大的甲基化数据集（GSE145361），idat文件一共有3778个（grn和red一一对应），本想直接利用构建好的pd文件和idat原始文件直接读...
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GEO/TCGA数据是否需要标准化的问题一.对于芯片数据： GEO中的Series Matrix File(s)通常是经过了标准化和对数转换的数据，但是不是所有的都是 具体判断方法： 表达量是否需要重新标准化： 可...
