再取进展!硕士生以第一作者身份在国际著名期刊上发表文章
案例9.2:基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成案例9.3:ChatGPTStore构建方法专题十基于ChatGPT大模型的科研绘图10基于AI大模型的科研绘图1)使用大模型进行数据可视化案例10.1:大模型科研绘图指定全集案例10.2:使用大模型指令绘制柱状图(误差线)、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱...
再创新高!生命科学领域最新赛道,必将突破历史科研难题!
表观组数据的可视化方法和工具介绍其他表观组学技术(如染色质构象捕获)实操内容测序数据质量控制和检查数据比对和多匹配问题计算结合峰位置IGV中组学结果可视化差异peaks分析结合程度矩阵计算富集热图和曲线图绘制第五天理论部分机器学习概述线性模型决策树支持向量机集成学习模型选择与性能优化实操...
大二参加数学建模竞赛晚不晚?
networkx库(图论与复杂网络计算库,也可方便地绘制网络图)Scikit-Learn(快速实现机器学习模型,SVM,决策树,随机森林)tensorflow、PyTorch、Caffee几何画板(带坐标轴的示意图,傻瓜式)图表秀,BDP,百度脑图三:写作1论文格式:摘要。重要程度不言自明;主要表现是——用了什么方法,做了什么事情,得到什么结果,...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
1.决策树算法实现2.随机森林算法实现3.支持向量机(SVM)算法实现4.朴素贝叶斯算法实现5.Xgboost算法实现6.主成分分析PCA算法实现7.聚类算法实现8.DBSCAN算法实现9.层次聚类算法实现第三天理论内容1.多组学基础2.常用生物组学实验与分析方法3.常用组学数据库介绍4.批量处理组学数据5.生物功能分析...
面对陌生环境,机器人如何像人一样自由穿行?
也就是说,作用到机器人的身上,其实是由两套决策。一个是由神经网络做出,当其根据已有的训练对前方的位置通行做出一个较高的预测值的时候,机器人就听神经网络的;当神经网络给出的预测值较低,也就是可能无法做出准确判断的时候,机器人还是采用的决策树的方法,慢慢试错着来……...
数据挖掘实战1:利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户自动识别
具体见数据集内容对于缺失值处理,采用拉格朗日插值法补值,具体方法如下(www.e993.com)2024年9月1日。1.首先,确定原始数据集中的自变量和因变量,2.取出缺失值前后五个数据(空值和不存在,去掉)3.取出十个数据为一组,采用拉格朗日多项式差值公式#-*-coding:utf-8-*-
摩根纽约总部量化女神,手把手教你学Python(玩转量化交易、机器学习)
3.DecisionTree(决策树)●Entropyandinformationgaintheories(熵与信息论基础)●Pruningthetree(算法优化-减枝)●Advancedtreemethods—bagging,boosting,randomforestandsonon(高级树形理论)4.Pythonimplementation(如何用Python实现)...
告别AI模型黑盒子:可解释的神经网络研究(一)
实现可解释性的最简单方法是使用可解释模型。常用的可解释模型包括线性回归,逻辑回归,决策树,RuleFit算法等等,接下来我们将从可解释性方面简单介绍几个模型:1.线性回归线性回归是最常用的可解释模型之一,通过特征的权重相加可以得到回归的结果。根据特征类型的不同可以对特征的权重进行解释,包括文字解释和可视化解释...