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PCA聚类分析
人工智能需要基础吗?
答:
回归分析(线性回归、L1/L2正则、
PCA
/LDA降维)
聚类分析
(K-Means)分布(正态分布、t分布、密度函数)指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)A/B测试 门槛二、英语水平 我这里说的英语,不是说的是英语四六级,我们都知道计算机起源于国外,很多有价值的...
学人工智能要学些什么?
答:
2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法,进而解决实际的应用问题,是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法,包括线性回归、决策树、支持向量机、
聚类
等。3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支,神经网络将认知科学引入机器学习中,以模拟生物神经系统对真实世界的交互...
对于异常值的检测
答:
离群点对初始
聚类
的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法: 对象是否被认为是离群点可能依赖于簇的个数(如k很大时的噪声簇)。该问题也没有简单的答案。一种策略是对于不同的簇个数重复该
分析
。另一种方法是找出大量小簇,其想法是(1...
人工智能包括哪些内容?
视频时间 00:35
单细胞基因可视化之UMAP图修饰
答:
1、降维可视化 降维可视化一般用Dimplot函数,如果使用的是UMAP方法,可以直接使用UMAPPlot函数,但是感觉效果不好或者很混乱,可以考虑使用
PCA
Plot函数。可以看到,
聚类
效果不错,PCA不同细胞群还是分开了。2、配色及修饰 Seurat包的函数作图都有默认配色,但我一直觉得不好看,其实看很多文章发现他们的色彩搭配...
宏基因组测序需要dna浓度多少
答:
2. 基于物种丰度分析:♦物种丰度列表 ♦稀释曲线 3. 基于物种丰度分析:♦丰度分布曲线图 ♦生物多样性指数(α多样性)列表 ♦物种丰度差异性分析列表 ♦多样品物种分布柱图 ♦丰度差异物种
聚类分析
♦
PCA
图 ♦Krona图 4. 基因丰度列表:...
信息工程在生物工程中的应用,具体点,300字左右…
答:
如常规的主成分
分析
(
PCA
),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数
聚类
方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器...
什么是反对称矩阵,有哪些特性?
答:
在机器学习中,反对称矩阵用于表示数据的协方差矩阵。通过对协方差矩阵进行特征分解,可以得到数据的特征向量和特征值,从而进行数据的降维、
聚类
等操作。反对称矩阵在主成分
分析
(
PCA
)、线性判别分析(LDA)等常用机器学习方法中起到重要作用。4、信号处理:在信号处理中,反对称矩阵可以用于实现信号的滤波和...
学习Python需要哪些准备?
答:
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分
分析PCA
、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念,熟练掌握机器学习基本工作流程,熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、
聚类
等...
如何自学人工智能
答:
学习AI的大致步骤:(1)了解人工智能的一些背景知识;(2)补充数学或编程知识;(3)熟悉机器学习工具库;(4)系统的学习AI知识;(5)动手去做一些AI应用;1 了解人工智能的背景知识 人工智能里面的概念很多,比如机器学习、深度学习、神经网络等等,使得初学者觉得人工智能很神秘,难以理解。刚开始...
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