matlab精度检验代码深醋酸 预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架 要求 Python> = 3.6 Matlab2016a Tensorflow = 1.6.0 文件描述 “深度学习”文件夹中有七个子文件夹。 由这六个编码方案命名的文件夹是python代码，并且通过对通过不同编码方法获得的特征向量执行4倍交叉验证来获得预测变量。 在名为“编码方案”的文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方案，分别为Aaindex，BLOSUM62，CKSAAP（K空间氨基酸对的组成），IG（信息增益）One-hot和PSSM（位置特定计分）矩阵）。 这些程序可以将蛋白质片段编码为不同尺寸的特征向量。 名为“蛋白质捕获”的文件夹是一种蛋白质拦截程序，能够将蛋白质解释为长度相等的以赖氨酸为中心的片段。 （注意：运行该程序时，将FASTA文件和蛋白质ID文件放在此文件夹中） 名为“功能组合”的文件夹包含通过将六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。 （注意：在运行该程序时，将编码测试集放入文件夹中，并且该文件夹中的所有文件应位于同一路径中） 六种编码方式介绍 一键编码 在乙酰化位点附近的小范

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

统计学原理主要讲述了统计推断的一些有用方法，而且也是数据处理过程中建立模型的主要数学原理方法书籍，统计学很有用的一本书籍，大家可以阅读。

双重差分模型理论讲解学习笔记（还讲了三重差分的实现原理），以及配套的DID代码+数据，PSM-DID,动态效应检验，核密度图绘制，跟着我整理的学习笔记学习即可快速掌握DID的原理以及操作的核心要义，里面的理论介绍以及实证分析均做了详细的说明，既适合小白入门DID模型，又适合刚入门的朋友学习。另外还有多期DID代码和数据，都有详细的参考文献哦！可以按自己的需求购买哦，资料都是本人论文写作过程中学习并整理，可提供耐心的售后服务哦。

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