ML之MIC：利用某数据集计算机最大信息系数MIC并可视化MIC矩阵热图及其代码实现

相关推荐

• 像操作Excel一样玩Pandas，这款可视化神器太棒了

  Pandas这个库对Python来说太重要啦!因为它的出现,让Python进行数据分析如虎添翼,作为Python里面最最牛逼的库之一,它在数据处理和数据分析方面,拥有极大的优势,受到数据科学开发者的广 ...

• 牛批了，1行python代码就可实现炫酷可视化

  之前画图一直在用matlibplot.pyecharts,最近学习了一个新的可视化库--cufflinks,用了两天我已经深深爱上它了 主要是因为它用法简单.图形漂亮.代码量少,用一两行代码,就能画出 ...

• 每月一生信流程之rnaseqGene

  每月一生信流程栏目灵感来自于<铁汉1991>博客的<每日一生信>,他那个时候介绍的主要是生信基础知识,包括数据结构,数据格式,数据库资源,计算机基础等等,所以每天都可以进步,每 ...

• 读取GEO数据库的单细胞转录组表达矩阵文本文件的一种方式

  最近在读AUCell包的文档,链接是:http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/AUCell.html,这个包的教程我已经写完了, 在 :使 ...

• ggcorrplot|相关性矩阵可视化神器完整教程

  欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA.GEO, SEER数据挖掘. -ggcorrplot可视化相关性矩阵- ggcorrplot ...

• ML之RF：kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立RF模型对每个人进行获救是否预测

  ML之RF:kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立RF模型对每个人进行获救是否预测 输出结果 后期更新-- 实现代码 #预测模型选择的RF import numpy as np import pa ...

• ML之H-Clusters：基于H-Clusters算法利用电影数据集实现对top 100电影进行文档分类

  ML之H-Clusters:基于H-Clusters算法利用电影数据集实现对top 100电影进行文档分类 输出结果 先看输出结果 实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- impor ...

• ML之K-means：基于K-means算法利用电影数据集实现对top 100 电影进行文档分类

  ML之K-means:基于K-means算法利用电影数据集实现对top 100 电影进行文档分类 输出结果 先看文档分类后的结果,一共得到五类电影: 实现代码 # -*- coding: utf-8 ...

• ML之MIC：利用有无噪音的正余弦函数理解相关性指标的不同(多图绘制Pearson系数、最大信息系数MIC)

  ML之MIC:利用有无噪音的正余弦函数理解相关性指标的不同(多图绘制Pearson系数.最大信息系数MIC) 利用有无噪音的正余弦函数理解相关性指标的不同(多图绘制Pearson系数.最大信息系数MI ...

• ML之LoR：利用信用卡数据集(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类

  ML之LoR:利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}.过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR ...

• DL之NN：利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率

  DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率 输出结果 更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...

• TF之pix2pix：基于TF利用Facades数据集训练pix2pix模型、测试并进行生成过程全记录

  TF之pix2pix:基于TF利用Facades数据集训练pix2pix模型.测试并进行生成过程全记录 TB监控 1.SCALARS 2.IMAGES inputs_summary outputs_s ...

• Keras之DNN：利用DNN算法【Input(8)→12+8(relu)→O(sigmoid)】利用糖尿病数据集训练、评估模型(利用糖尿病数据集中的八个参数特征预测一个0或1结果)

  Keras之DNN:利用DNN算法[Input(8)→12+8(relu)→O(sigmoid)]利用糖尿病数据集训练.评估模型(利用糖尿病数据集中的八个参数特征预测一个0或1结果) 输出结果 设计思 ...

• Keras之DNN：利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测

  Keras之DNN:利用DNN[Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测 输出结果 [1.0, 0.0, 1.0, ...