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...
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GSE53625的“坑”研究方向为食管癌的同学老师们一定知道GSE53625这个数据集，来源于《LncRNA profile study reveals a three-lncRNA sign...
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GPL文件 一个探针对应多个symbol 整理成data.frame 【已解决】虽说简单，但对R语言不熟悉的人来说还是需要指点一下，才会用。首先是GPL下载的文件，以GPL96为例。 提取最感兴趣的3列。 好的，接下来需要得到每个probe 对应单个sy...
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差异分析|使用limma包获取本章节数据和代码：关注微信公众号：小杜的生信筆記（ID：Du_Bioinformatics），回复关键词：limma差异分析 ----------------------...
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GEO数据库学习总结（三）ID转换通过前面的数据下载，我们一般都可以得到如下矩阵，为了后续分析及文章需要，我们则需要吧探针名转化为gene_symbol ID转化主要分为二步 Ⅰ、得到探针一一对应的基因名Ⅱ、...
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生信技能树新叶讲师<br>这里是新叶的分身马甲：信你个鬼<br>B站：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fspace.bilibili.com%2F2356770" target="_blank">https://space.bilibili.com/2356770</a><br>欢迎学习交流
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GEO数据库视频学习笔记（芯片数据下载和数据读取）之前写的的CHIP-seq和RNA-seq很多练习的数据都是从GEO数据库下载的。但是从来没有细致的了解过GEO这个数据库。趁着还没复工，再多学一点新知识~这次的笔记是生信技...
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微软大杀器 LightGBM 在R中安装及使用注解
注，有任何建议或疑问,请加 QQ: 1595218767 ,共同探讨学习如R/python代码编程作图等方面需要帮忙，欢迎来店咨询 之恒科技[https://izuoye.t...
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