12 2018 档案
摘要：转自：https://wenku.baidu.com/view/0996a441866fb84ae55c8d3c.html //不得不说，这个讲解的实在是非常详细。 1.分析数据 2.分析结果 3.回归统计表 4.方差分析表 5.回归参数表 //真的太多了，过几天再来。
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摘要：转自:https://www.jianshu.com/p/a7af4f6e50c3 1.原始数据 以上是原有的一个，再生成一个新的： > gene_exp_tidy2 <- data.frame(GeneId = rep("gene5", times = 3),sample_name = paste
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摘要：转自：https://github.com/huanting74/Coursera-ML-AndrewNg 1.可视化数据 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #需要加载这个包 df =
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/william_hehe/article/details/80898031 1.首先设置断点。 2.Step into(F7)：进入 若函数A内存在子函数a时，会进入子函数a内执行单步调试。 如下图: 在第三个函数设置断点，内部有add和sub的子函
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u012108367/article/details/69913280 https://blog.csdn.net/qq_33547243/article/details/79054112 1.R中的sample函数 在医学统计学或者流行病学里的现场
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/tiankong_/article/details/78547981 https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 1.什么是数学期望 在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简
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摘要：转自：https://wenku.baidu.com/view/b6518ea5112de2bd960590c69ec3d5bbfd0adaff.html 1.伯努利实验 2.二项分布 3.负二项分布 3.1二项分布举例 //划横线的两个公式不太懂。
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920 https://wenku.baidu.com/view/570c4d387375a417866f8f55.html https://wenku.baidu.com/view/eb
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ch1209498273/article/details/78322701 http://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 1.定义 单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果
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摘要：转自：https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 √length：求长度subset：求子集 √s
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/nanhao/p/6674063.html https://www.cnblogs.com/aquastone/p/r-apply.html 0.总结 apply应用于矩阵的每个维度 lapply应用于list的每列 sapply用于列表整理输出
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78770088 1.定义 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。 它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。 其根本思想就是
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摘要：转自：https://wenku.baidu.com/view/002523e8102de2bd96058811.html 1.概述 2.DNA水平上的调控 1.基因剂量与基因扩增 2.基因丢失 3.DNA重排 3.转录水平的调控 3.1持家基因和奢侈基因 4.转录后调控 5.翻译水平的调控 6.翻
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摘要：转自：https://wenku.baidu.com/view/2532ab5176c66137ef06191a.html 1.转录组 2.转录组研究重要性 3.转录组研究技术 3.1三种的比较 3.2技术比较 4.高通量测序技术的应用 5.转录组数据分析 6.差异表达基因分析 4.1FC法——差异
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摘要：转自:https://wenku.baidu.com/view/ab758fc558f5f61fb73666a4.html 1.聚类分析的类型 2.两类距离 2.1欧式距离： 2.2明式距离： 3.距离缺点引出标准化及其他距离 马氏距离://这个没有见用过，计算比较复杂 lance和威廉距离: 配合
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摘要：转自：http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中，对基因或转录本的read counts数目进行标准化（normalization）是一个极其重要的步骤，因为落在一个基因区
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摘要：转自：https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/09
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/aloiswei/p/6032513.html 1.函数 2.例子 需要加载包 释义：也就是按照第二个参数进行分类应用第三个参数（函数处理），对group和sex均相同的分为一类，进行应用第三个参数funtion处理！。
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摘要：转自：https://www.applysquare.com/topic-cn/78TAnIzZ6/ https://zhidao.baidu.com/question/1756050828556997148.html 1.简单说法 df是自由度的意思。 自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时，
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法，我们可以直接调用，因为感知机算法属于线性模型，所以从sklearn.linear_mod
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ac540101928/article/details/79235591 1.概念 //从上图中，那么可以看出上限和下限都是加上1.5IQR，应该长度是一样的，但是为什么大多数图中，两者长度就不相同？就像第一张图？ //上边缘——上四分位数的虚线长度
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ac540101928/article/details/52786435#commentBox 1.概念 字符串的编辑距离，又称为Levenshtein距离，由俄罗斯的数学家Vladimir Levenshtein在1965年提出。是指利用字符操作，
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摘要：转自：https://iask.sina.com.cn/b/7C3RayMsXHR.html 如图： 进化树由结点（node）和进化分支（branch）组成，每一结点表示一个分类学单元（属、种群、个体等）。 进化分支定义了分类单元（祖先与后代）之间的关系，一个分支只能连接连个相邻的结点。 进化树分支
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.实现原始形式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、创建数据集 def creat
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摘要：转自:https://www.cnblogs.com/dsgcBlogs/p/8619566.html 1.定义及计算公式 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个
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摘要：转自:http://www.ebiotrade.com/newsf/2017-9/201795172237350.htm 1.综述 哈佛大学的两个团队将微流体技术引入单细胞RNA-Seq方法中，分别开发出Drop-seq和inDROP。 2015年，这两种方法发表在同一期的《Cell》杂志上。它们的
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/jaster_wisdom/article/details/78240949#commentBox 1.区分一下易混淆的两个概念，梯度下降和随机梯度下降： 梯度下降：一次将误分类集合中所有误分类点的梯度下降； 随机梯度下降：随机选取一个误分类点使其梯
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/dengheCSDN/article/details/77313758 1.引言 n 维空间中的超平面由下面的方程确定: 其中，w 和 x 都是 n 维列向量，x 为平面上的点，w 为平面上的法向量，决定了超平面的方向，b 是一个实数，代表超平面到原
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/tiankong_/article/details/78332666 https://blog.csdn.net/tick_tock97/article/details/79885868 1.联合概率定义 联合概率分布是两个及以上随机变量组成的随机向
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浙公网安备 33010602011771号