原文:機器學習在生物信息領域可以做些什么?

用 machine learning genomics 在 biorxiv 中檢索 限定一下Bioinformatics領域 ,查看最新文章的標題和摘要,看看機器學習都能做些什么實際的項目。 .Machine learning annotation of human splicing branchpoints RNA剪切體位點預測 使用機器學習來注釋人類剪切體的分支點 需要有 RNA splici ...

2016-12-28 14:22 0 2935 推薦指數:

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機器學習周志華——機器學習的應用領域

多媒體、圖形學、網絡通信等計算機應用技術領域,尤其是計算機視覺、自然語言處理。 交叉學科的技術支撐,例如生物信息學,它的研究涉及從“生命現象”到“規律發現”的整個過程,包括數據處理整個流程,其中“數據分析”就是機器學習的舞台。 數據科學的核心即通過分析數據獲取價值。機器學習是大數據時代必不可少 ...

Mon Jun 17 06:46:00 CST 2019 0 1240
機器學習練習(二)-機器學習的四大應用領域

一·數據挖掘   數據挖掘主要是應用於大數據領域,利用機器學習的模型來挖掘數據中的潛在價值。發現數據之間的關系。比如根據房價的變化預測房價,根據天氣信息預測天氣等。會應用經典的回歸類問題。   傳統的監督學習,或者非監督學習,或者與深度學習相結合的方式。 二·計算機視覺   讓機器像人一樣 ...

Sat Dec 29 07:27:00 CST 2018 0 1596
使用 Kafka 在生產環境構建大規模機器學習

智能實時應用為所有行業帶來了革命性變化。機器學習及其分支深度學習正蓬勃發展,因為機器學習讓計算機能夠在無人指引的情況下挖掘深藏的洞見。這種能力正是多種領域所需要的,如非結構化數據分析、圖像識別、語音識別和智能決策,這完全不同於傳統的編程方式(如 Java、.NET 或 Python ...

Tue Nov 14 16:35:00 CST 2017 0 1119
機器學習算法優缺點及其應用領域

原文:http://blog.csdn.net/mach_learn/article/details/39501849 決策樹 一、 決策樹優點 1、決策樹易於理解和解釋,可以可視化分析,容易 ...

Fri Apr 17 02:41:00 CST 2015 0 6071
機器學習信息

1.   (1)熵的概念的引入,首先在熱力學中,用來表述熱力學第二定律。由玻爾茲曼研究得到,熱力學熵與微  觀狀態數目的對數之間存在聯系,公式如下:      信息熵的定義與熱力學熵的定義雖然不是一個東西,但是有一定的聯系,熵在信息論中表示隨機變量不確定度的度量。一個離散隨機變量X與熵H(X ...

Mon Jan 14 22:29:00 CST 2019 0 767
機器學習丨什么是互信息

作者:甜草莓 鏈接:https://www.zhihu.com/question/304499706/answer/544609335 來源:知乎 警告:這個答案除了定義和解釋部分,其余純數學和信息論。 前置知識: 學過信息熵,了解信息熵的計算規則。 定義 互信息(Mutual ...

Mon Feb 10 22:19:00 CST 2020 0 1537
 
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