流感预报员
基于实验性深度学习和基因型网络的系统，用于预测新的流感蛋白序列。
基本原理
在我任职期间，Flu Forecaster最初是作为Insight Health Data Fellow全面开发的。 预计的业务用例是预测未来的流感株，这将有助于为疫苗的先发制人提供信息。 我们不再需要选择当前正在传播的菌株。 取而代之的是，我们可以预测未来6个月内会出现什么样的菌株，先发制人（使用合成生物学方法）将其合成，并Swift扩大用于流感疫苗的菌株的生产规模。
入门
查看流感预报器
Flu Forecaster托管在，但也可以本地托管。 显示组件和从此GitHub存储库下载数据都需要Interne
2022-04-07 19:30:36
21.58MB
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介绍
作者：
Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank
接触：
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网站：
Github：
邮件列表：
版权：
该文档已放置在公共领域。
执照：
HDDM是根据BSD 2许可证发行的。
版本：
0.7.8
目的
HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。
查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。
特征
使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。
针对速度进行了高度优
2022-03-13 00:36:41
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LDA参考实施
这是我通过PyMC模块使用Gibbs采样对潜在Dirichlet分配的参考实现。
2022-01-11 01:03:44
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