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原创 线性回归算法解析及示例

线性回归算法是机器学习和统计学中应用最广泛的方法，其用于拟合两个或者两个以上变量之间的关系，其中两个变量的回归分析称为一元线性回归，这种回归包含一个自变量和因变量，二者存在线性关系，通过拟合后就得到常见的一元一次函数fxk∗xbfxk∗xb，而两个以上的变量的回归分析成为多元线性回归，存在一个自变量和两个或两个以上的自变量，这种回归拟合之后得到多元一次函数fx∑i0jki∗xbfx∑i0j​ki​∗xb。

原创 使用UMI进行网站开发

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原创 Linux安装apache2

在浏览器中输入： http://127.0.0.1/web 会出现如下页面。在浏览器中输入： http://127.0.0.1 会出现如下页面。apache2的配置文件在下列目录中。

原创 为什么illumina测序使用cutadapt只需要去除3’端接头

原创 上海交通大学医学院松江研究院黎冰课题组招聘启事

松江研究院聚焦国家脑科学计划，联动G60科创走廊生物医药、脑智科创产业群优质资源，整合上海交通大学医学院在脑认知原理解析和脑疾病等脑科学研究优势，在生物医药、人工智能等重点领域实现深度融合和前瞻布局。研究院主攻“三脑”，结合神经免疫、神经代谢和神经肿瘤等新兴脑交叉方向，建成与脑科学和脑交叉相关的全链条科研平台，培育一批具有创新思维和国际影响力的脑科学产学研专业人才，成为中国脑科学研发策源地和国家级科创中心。2）具有神经生物学、细胞生物学、分子生物学、免疫学、生理学、药理学等相关专业研究背景；

原创 第12章 高阶pandas

1）分类数据import numpy as npimport pandas as pdvalues = pd.Series(["apple", "orange", "apple", "apple"] * 2)pd.unique(values)pd.value_counts(values)# 维度表，包含不同值，将主要观测值存储为引用维度表的整数键values = pd.Series([0, 1, 0, 0] * 2)dim = pd.Series(["apple", "orange"])