生物统计学下的机器学习（3）
平滑样条在第二章中，我们学习了如何利用节点和基函数来拟合回归样条。分析发现，节点数量过多将导致较低的 MSE ，这意味着过度拟合了曲线特征。以使用 25 个节点的自然样条曲线为例：显然，这条曲线过度拟合了数据。因此，我们将使用类似正则化的方法来解决这个问题。我们可以选择许多节点，但是需要限制...
生物统计学下的机器学习（2）
分段回归和样条曲线第一章介绍了如何使用多项式回归来拟合非线性数据（生物统计学下的机器学习（1））。本章介绍另外一种拟合方法，即在预定位置设置断点（节点），将数据划分为多个区间，然后对不同区间内的数据分别拟合线段。接下来，我们可以让各个部分相互连接...
生物统计学下的机器学习（1）
引言本课程主要介绍如何处理非线性问题。通过学习这门课程，你将掌握以下技能：掌握模拟非线性效应的方法；实现线性和多项式分段回归；了解多项式样条、b 样条和自然样条的区别；用不同样条拟合广义线性模型；使用平滑样条来逼近非线性效应；在广义加性模型中集成平滑样条。数据准备这里使用 MultiKink 包中的...
Nat. Mach. Intell. | 生物医学关系抽取的机器学习新框架
今天给大家介绍的是清华大学曾坚阳教授课题组在Nature Machine Intelligence杂志上发表的一篇关于生物医学关系抽取的文章。在文中，作者提出了一种从大规模文献库中自动提取生物医学关系的机器学习框架—BERE。BERE使用混合编码网络从语义和句法两个方面更好地表示每个句子，并在考虑所...
Nat. Methods | ilastik:为生物图像分析而生的交互式机器学习平台
工具简介来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。（文末附ilastik下载链接）研究背景随...
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