对于芯片或者其它表达数据来说,最常见的莫过于quantile normalization啦. 那么它到底对我们的表达数据做了什么呢?首先要么要清楚一个概念,表达矩阵的每一列都是一个样本,每一行都是一个基因或者探针,值就是表达量咯.quantile normalization 就是对每列单独进行排序,排好序的矩阵求平均值,得到平均值向量,然后根据原矩阵的排序情况替换对应的平均值,所以normalization之后的值只有平均值了. 具体看下面的图: 转载:http://www.bio-info-t

RMA算法分三步: 一.背景校正(没精力写了) 二.归一化(没精力写了) 三.计算表达值 假设有5张芯片,这些芯片的某个探针组包含5个探针,它们的表达值如下: GeneChip 4 8 6 9 7 3 1 2 4 5 Probe   6 10 7 12 9 4 5 8 9 6 7 11 8 12 10 (1)获取每一行的中位数: Rdelta 4 8 6 9 7 7 3 1 2 4 5 3 6 10 7   12   9 9 4 5 8 9 6   6 7 11 8 12 10 10 (2)每一

In statistics and applications of statistics, normalization can have a range of meanings.[1] In the simplest cases, normalization of ratings means adjusting values measured on different scales to a notionally common scale, often prior to averaging. I

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

从网上看到一篇总结的很不错的sklearn使用文档,备份勿忘. 引言 对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友,该如何快速入门,这让人挺挣扎的.在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件.首先,数据应该被载入内存中.scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所

1.加载数据(Data Loading) 假设输入是特征矩阵或者csv文件,首先数据被载入内存. scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,使用NumPy来载入csv文件.以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据. #data loading import numpy as np import urllib #url with dataset url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-database

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52128222 scikit-learn: Machine Learning in Python.scikit-learn库实现了很多机器学习算法. scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,主要涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应

从网上看到一篇总结的很不错的sklearn使用文档,备份勿忘. 引言 对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友,该如何快速入门,这让人挺挣扎的.在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件.首先,数据应该被载入内存中.scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所

在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件. 首先,数据应该被载入内存中. scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件. 以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据. 样例: 1 import numpy as np 2

在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件.首先,数据应该被载入内存中.scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件.以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据. import numpy as np import urll

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的

[机器学习实验]scikit-learn的主要模块和基本使用 引言 对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友,该如何快速入门,这让人挺挣扎的.在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件.首先,数据应该被载入内存中.scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以

原文地址: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep N

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN).Layer Normalization (LN).Instance Normalization (IN).Group Normalization (GN).从公式看它们都差不多,如 (1) 所示:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射. Batch Normalization Batch Normalization (BN) 是最早出现的,也通常是效果最好的归一化方式.feature map: 包含 N 个样本,每

Normalization(归一化) 写这一篇的原因是以前只知道一个Batch Normalization,自以为懂了.结果最近看文章,又发现一个Layer Normalization,一下就懵逼了.搞不懂这两者的区别.后来是不查不知道,一查吓一跳,Normalization的方法五花八门,Batch Normalization, Layer Normalization, Weight Normalization, Cosine Normalization, Instance Normaliza

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时