Wenlong Shen's Blog

不宠无惊过一生

Kaggle Learn 学习笔记(3)

Pandas

直接盗图会不会被骂…

Kaggle Learn 学习笔记(2)

Machine Learning

How Models Work 预测,是机器学习的主要任务之一:利用training data,建立model进行fitting/training,最后对新的数据集进行predict。 Explore Your Data 我们使用pandas来查看并对数据集进行操作,如: impo...

Kaggle Learn 学习笔记(1)

Python

Hello, Python! 变量赋值前不需要提前声明,也不需要指定类型。 用#表示注释信息。 通过4个空格或一个tab表示代码块层级,但不要混用。 运算顺序PEMDAS - Parentheses, Exponents, Multiplication/Division...

生物信息分析流程(2)

WDL入门

The Workflow Description Language (WDL) makes it straightforward to define analysis tasks, chain them together in workflows, and parallelize thei...

生物信息分析流程(1)

docker入门

Build, Manage and Secure Your Apps Anywhere. Your Way. 流程化是工业进步的标志,生物学科尚处于基因组学大发现时代,面临着庞杂数据的处理,相应的分析流程必不可少(我早应开发自己的流程工具集,错过第一波的最佳时机,sigh…)。最近被人强...

三十而立

再出发

三十而立却是记忆力衰退,不用笔记录的生活可能就再也记不住了 说是博客,实际就写了点儿不那么专业的专业内容,生活的点滴却被慢慢遗忘。总以为自己还是小孩子,凭着天资小聪明可以在课堂中无忧无虑。怎奈时光无情,恍恍惚惚三十已过,生活早已不是当初的模样,连梦里也看不到未来的自己。一切归于平凡,落于平庸...

Deep Learning Book 学习笔记(20)

Deep Generative Models

玻尔兹曼机 玻尔兹曼机最初作为一种广义的“联结主义”引入,用来学习二值向量上的任意概率分布。我们在\(d\)维二值随机向量\(x\in \{0,1\}^d\)上定义玻尔兹曼机。玻尔兹曼机是一种基于能量的模型,,意味着我们可以使用能量函数定义联合概率分布: \[P(x)=\frac{ex...