机器学习与推荐算法课程
文章阐述了关于机器学习与推荐算法课程，以及机器学习算法的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
8+SCI生信文章常用机器学习算法LASSO,SVM-RFE推荐
1、LASSO回归：利用glmnet包进行LASSO回归，绘制LASSO回归曲线图和10折交叉验证图，确定最佳λ值，并筛选出重要的特征变量。SVM-RFE：利用e1071包和自定义的msvmRFE.R脚本进行SVM-RFE特征选择，绘制错误率曲线图和正确率曲线图，确定最终的特征基因。
2、生信分析的第一步是获取数据。数据来源多样，可以是自己通过实验获取的样本数据，也可以从公开数据库中下载，如TCGA、GEO和TCPA等。这些数据库涵盖了多种肿瘤、疾病、物种和组织的转录组、基因组数据。获取数据后，需要进行整理，包括数据清洗、格式转换等，以便后续分析。
3、接下来，文章构建了加权基因共表达网络，识别出24个模块与RA高度相关。使用机器学习算法如SVM-RFE、LASSO回归和RandomForest，确定了四个特征基因：BTN3ACYFIPST8SIA1和TYMS。文章进一步验证了这些基因在RA中的表达，并通过GSEA分析揭示了它们在RA组织中的作用。
机器学习有什么课程推荐
1、吴恩达的《深度学习专项课程》：如果你对深度学习感兴趣，这门课程将是你的不二之选。它深入探讨了深度学习的原理和应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等高级主题。SAEED AGHABOZORGI主讲的Machine Learning with Python课程：这门课程以Python为编程语言，教授如何使用Python进行机器学习。
2、机器学习需要学习的课程主要包括数学基础技能、编程技能、机器学习基础算法、数据工程能力以及深度学习算法等方面。数学基础技能：线性代数：这是机器学习中的基础数学工具，涉及矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等概念，对于理解主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等算法至关重要。
3、《机器学习基石》（林轩田）：适合补充理论学习，特别是算法数学推导。李宏毅机器学习课程：通过生动案例讲解复杂概念，帮助学生理解关键算法。《520页机器学习笔记》：图文并茂，覆盖从基础到深度学习的全流程。工具与社区 Kaggle：提供各种机器学习实战项目，适合学生通过项目提升实践能力。
推荐算法有哪些
1、协同过滤算法是一种广泛应用的推荐技术，理论上可以推荐任何类型的物品，如图片、音乐等。它通过用户对项目的评分数据，计算用户或项目之间的相似性，进而对未评分项进行评分预测，从而实现推荐。这种方法又分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤两种。
2、推荐算法主要有以下几种： 协同过滤算法 基于用户的协同过滤：根据用户的历史行为，找到与当前用户相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品给当前用户。 基于物品的协同过滤：通过分析用户对不同物品的历史行为，找到与当前用户喜欢的物品相似的其他物品，然后推荐这些相似物品给当前用户。
3、推荐算法主要分为以下6种：基于内容的信息推荐方法：理论依据：主要来自于信息检索和信息过滤。推荐方式：根据用户过去的浏览记录来推荐用户未接触过的推荐项。基于协同过滤的推荐算法：理论范围：理论上可以推荐世界上的任何一种东西，如图片、音乐等。实现方式：通过对未评分项进行评分预测来实现推荐。
4、个性化推荐五大最常用算法详解如下：协同过滤 协同过滤（Collaborative filtering， CF）及其变体是最常用的推荐算法之一。CF有两种基本方法：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。基于用户的协同过滤：通过找到具有相似兴趣的用户，分析他们的行为，并向目标用户推荐相同的项目。
5、推荐算法主要分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。基于内容的推荐算法，依据用户之前关注过的Item在内容上的相似性，推荐相似的新Item。例如，看过《哈利波特I》的人，算法可能推荐《哈利波特II-VI》系列，因为这些书籍在内容上有很多相似之处。
抖音的推荐算法是怎样的?
抖音使用先进的算法来计算***之间的相似度，这包括***的内容、风格、主题等多个方面。通过相似度计算，抖音可以确定哪些***与用户的历史行为和兴趣最为匹配。推荐排序 在确定了与用户兴趣匹配的***后，抖音会根据用户的喜好程度对这些***进行排序。
抖音推荐算法原理主要是基于用户行为和内容相关性进行***推荐的。具体来说，抖音会对用户上传的***进行文字、声音、图像、内容等多维度的处理，然后根据用户的搜索、浏览、点赞、评论等行为，分析用户的兴趣和需求，从而推荐符合用户喜好的***内容。
算***密切关注用户对***的反应，包括点赞、评论、转发和完播率。这些互动数据是算法判断***是否受欢迎的重要依据。叠加推荐机制 如果***在初始流量池中获得了良好的互动数据，算***将其推荐给更多的用户。这种叠加推荐机制使得优质***能够迅速获得大量的曝光。
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