使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。
随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
2022-12-28 11:27:16
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合格
一个随机分配学生校内住宿的计划。
描述
该计划随机分配特定数量的学生住宿，并将剩余人数放入有序等候名单中。 它专门为莱斯大学的服务。
用法
提供名称的纯文本文件，每个名称由换行符分隔。 确定您拥有的校内住宿的位置数量，并执行
eligibility namefile outfile -s spots
其中namefile是名称的纯文本文件， outfile是您希望将结果写入的文件， spots是校内住宿的点数。
要调整随机选择之间的秒数，请使用-d标志并传递一个十进制数。 默认情况下，延迟设置为 0.5 秒。
通过传递-h标志还提供了命令行选项列表。
样本
示例名称文件sample_names.txt作为此包的一部分提供。 要尝试开箱即用的程序，请执行
eligibility sample_names.txt sample_out.txt -s 3
学分
该程序基于 Kevi
2022-12-27 15:57:12
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克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件：
:pencil: 功能性
SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容：
读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。
循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。
循环遍历每个ML系统
2022-12-26 14:26:36
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选择和排序的舍伍德算法
只需进行随机预处理，将输入实例中元素打乱即可，相当于洗牌，后处理无需进行
例如，对于确定性选择算法，可以用下面的洗牌算法Shuffle将数组a中元素随机排列，然后用确定性选择算法求解。这样做所收到的效果与舍伍德型算法的效果是一样的。
template
void Shuffle(Type a[], int n)
{ // 随机洗牌算法
static RandomNumber rnd;
for (int i=0; i
2022-12-25 19:15:44
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在本文中，我们总结了关于不变非齐次和动态平衡（DE）连续Markov随机过程的一些结果。 此外，我们讨论了一些示例，并考虑了DE过程在生存分析要素中的新应用。 这些要素与随机二次风险率模型有关，为此我们的工作1）概括了对它的理解？ 危险率驱动独立（HRDI）变量的随机常微分方程（ISODE），2）指定了危险率函数的关键特性，尤其是揭示了HRDI变量的基线值是对危险率函数的期望ISODE的DE解决方案，3）提出了实用的设置，以获得通过Gibbs采样一致而系统地重建缺失数据所必需的多维概率密度； 4）进一步开发了相应的建模方法。 在慢性阻塞性肺疾病（COPD）的临床试验框架中强调了由此产生的优势，在该框架中，我们建议使用反映气道狭窄的终点。 该端点基于相当紧凑的几何模型，该模型量化了障碍物的走向，显示了障碍物与危险率的关系，并阐明了威胁生命的原因。 这项工作还为未来的研究提出了一些方向。
2022-12-24 16:49:36
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