backbone:主干网络,用来提取特征,常用Resnet、VGG等 head:获取网络输出,利用提取特征做出预测 neck:放在backbone和head之间,进一步提升特征的多样性及鲁棒性 bot...
差异表达基因时的Log2FC和FDR值的含义?
转录组分析差异表达基因时,结果中会出现Log2FC和FDR值,这两个是什么意思呢? log2FC中的FC即 fold change,表示两样品(组)间表达量的比值,对其取以2为底的对数之后即为log2...
理解ROC和AUC
ROC和AUC平时用的比较多,但是其真正的原理和计算过程却了解的不多,因此做个整理 照抄自网上的一个例子,加深下理解: 比方说在一个10000个人的数据集中,有100个人得了某种病症,你的任务是来预测...
深度学习数据集最常见的6大问题(附解决方案)
简介 如果您还没有听过,请告诉您一个事实,作为一名数据科学家,您应该始终站在一个角落跟你说:“你的结果与你的数据一样好。” 尝试通过提高模型能力来弥补糟糕的数据是许多人会犯的错误。这相当于你因为原来的...
用ggrepel包画图标记不重叠标签
当我们在图形中添加标签时,标签之间很容易相互重叠,包ggrepel就专门用来解决这个问题! 首先我们来看看通过geom_text()添加标签时的情形: library(ggplot2) #使用数据集m...
JBrowse使用说明:如何安装JBrowse
JBrowse is a fast, scalable genome browser built completely with JavaScript and HTML5. It can run on...
TensorFlow的分布式学习框架简介
摘要:从0.8版本起,tensorflow不仅支持多GPU运算,而且还支持分布式计算,包括分布式多GPU计算。可以将其部署在分布式的集群上。本文主要目的是简要介绍tensorflow的分布式架构。来源...
机器学习中的参数(parameters)和超参数(hyperparameters)
在机器学习或者深度学习领域,参数和超参数是一个常见的问题。 一直以来对于机器学习中的模型训练和模型选择存在一个误区,首先机器学习力的模型通俗来说就是一个函数关系,表明输入数据到输出数据的映射,基本的假...
Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第六章 绘制数据网格)
Seaborn(sns)官方文档学习笔记系列包括: 第一章 艺术化的图表控制 第二章 斑驳陆离的调色板 第三章 分布数据集的可视化 第四章 线性关系的可视化 第五章 分类数据的绘制 第六章 绘制数据网...
Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第五章 分类数据的绘制)
Seaborn(sns)官方文档学习笔记系列包括: 第一章 艺术化的图表控制 第二章 斑驳陆离的调色板 第三章 分布数据集的可视化 第四章 线性关系的可视化 第五章 分类数据的绘制 第六章 绘制数据网...