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转载 利用PLINK进行GWAS分析

PLINK软件输入文件的常见格式类型:1,一般格式:PED/MAP2,转置格式:TPED/TFAM3,二进制格式:BED/BIM/FAM几种格式之间可以相互转换。推荐使用BED/BIM/FAM这种格式,读取速度快。BED文件包含SNP数据,是二进制格式,不能由Notepad++等文本编辑器打开。BIM文件包括SNP位置信息,FAM文件包括家系表型信息,这两种文件都是文本格式。 PE...

2018-09-13 20:47:14 11621 1

转载 如何快速成长为一名出色的算法工程师?

在本文介绍算法工程师当中,我分为以下三个部分来为大家做简单的讲解和梳理:1)什么是算法工程师2)如何入门并成为一名出色的算法工程师3)算法相关学习资料推荐4)企业喜欢招聘怎么样的算法工程师关于怎么定义一个算法工程师这块,除了我拍脑袋给你们下的定义外,我还抓取了上近千份算法岗位的 JD,并粗糙地做了一个关键词词云图,仍有不少噪音没有去除掉。虽然粗糙,但我们也能从中抓住几个明显的重...

2018-09-11 10:57:26 547

原创 从决策树到随机森林

决策树由于研究需要,最近在看一些paper,很多都提到了随机森林的方法,所以查阅了相关资料去学习,现在了解了它的原理,基于自己的理解写了这篇博客,希望对初学者有点帮助。决策树是机器学习中常见的分类方法,一颗决策树由根节点、内部节点(决策节点)和叶节点组成。其中,根节点和内部节点都对应着需要分类的属性,而叶节点是分类中类标签的集合,即对应着决策结果。决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强的...

2018-08-17 16:43:01 664

转载 Differential Privacy brief introduction

1. 什么是隐私?讲差分隐私前,我想说一下什么是隐私其实隐私这个定义,各家有各家的说法,而且各人有各人不同的考量。目前普遍比较接受的是:“单个用户的某一些属性” 可以被看做是隐私。这个说法里所强调的是:单个用户。也就是说,如果是一群用户的某一些属性,那么可以不看做隐私。举个例子:医院说,抽烟的人有更高的几率会得肺癌。这个不泄露任何隐私。但是如果医院说,张三因为抽烟,所以有了肺癌。那么这

2017-10-03 22:38:19 998

Endnote X7 for Windows 同济大学.rar

这是一款Endnote X7软件,主要是用来方便处理文档的参考文献的插入与整理,适用于科研人员。

2019-08-08

信息系统项目管理师相关资料百度云链接.txt

本资料包含信息系统项目管理师考试的相关文档资料和对应的视频讲解,其中详细包含了3门考试的各种资料,真题解析视频,第一阶段基础学习视频,第二阶段真题回顾视频,第三阶段冲刺视频。

2019-08-08

大数据初级培训资料Hadoop

HDFS及基本操作,MapReduce介绍,Hadoop任务调度,生态系统

2018-03-23

高等数理统计

对于数理统计分析,概率论都有较详细的内容。适用于学习数学和计算机数据分析,机器学习的学者

2018-03-23

The Science of Scientific Writing

English research writing book

2018-03-23

具体数学 中文版

本书主要讲解了 递归问题,和,整函数,数论,二项求和,特殊数,母函数,离散概率,渐近等数学问题。通过这些章节我们可以学习到处理计算机领域的算法和数学问题。

2017-09-04

数据挖掘导论

数据挖掘是大型数据存储库中,自动的发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库,发现险情位置的有用模式。

2017-09-04

并行计算 图书

本书以并行计算为主题,主要讨论并行计算的硬件 基础———当代并行计算机系统 及其结构模型,并行计算的核心内容———并行算法设计与并行数值算法以及并 行计算的软 件支持———并行程序的设计原理 与方法。

2017-09-04

贝叶斯网络引论

贝叶斯网络是一种帮助人们将概率统计应用于复杂领域,进行不确定性推理和数据分析的工具。它起源于人工智能领域的研究,近年来对众多其他领域也产生了重要的影响。本书系统的介绍了贝叶斯网络的基本理论和方法,为读者了解和进入领域提供了一条相对平坦的途径。

2017-09-04

统计学习方法

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。

2017-09-04

空空如也

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