Finding Enriched Motifs in Genomic Regions (findMotifsGenome.pl) 在指定区域做motif enrichment,大大降低了假阳性. MEME也可以做,但是设定更加复杂. 转录因子的表达具有高度的组织特异性,而且已知的TF只有1000多个,基因有30000多个,所以一个TF的靶基因可能有几百个,而且具有高度的时空组织特异性. 实验的方法就不说了,可靠.成本高.耗费劳力. 以下只说高通量数据的预测方法. 最简单的预测就是基于基因表达,c

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_hot=False) # Parameter learning_rate

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS x

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) lr=0.001 training_iters=100000 batch_size=128 n_inputs=28 n_steps=28 n_hidden_units=128 n_classes=10 x=tf

import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights") b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases") saver = tf.train.Saver() with tf.

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe

FROM:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/1231028 我们已经谈过了如何自动下载网页.如何建立索引.如何衡量网页的质量(Page Rank).我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性.了解了这四个方面,一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了,比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎.] 我们还是看上回的例子,查找关于“原子能的应用”的网页.我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页(详见关于布尔运算的系

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题

前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集>吗?本文也将使用tf.estimator改造该示例. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. tf.estimator 内置模型 比起用底层API"较硬"的编码方式,tf.estimator的在

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时

接上一部分,此篇将用tensorflow建立神经网络,对波士顿房价数据进行简单建模预测. 二.使用tensorflow拟合boston房价datasets 1.数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集. 2.使用一层隐藏层的简单网络,试下来用当前这组超参数收敛较快,准确率也可以. 3.激活函数使用relu来引入非线性因子. 4.原本想使用如下方式来动态更新lr,但是尝试下来效果不明显,就索性不要了. def learning_rate(epoch): if epoch < 200: re

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP