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- 集成学习（ensemble learning）应如何入门？ - 知乎
目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。 国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文 《Ensemble Learning》 对这三种集成学习框架有了明确的定义，概括如下：
- 如何ensemble多个神经网络？ - 知乎
Nematus 的论文里面说： Nematus provides support for applying single models, as well as using multiple models in an ensemble – the latter is possible even if the model architectures differ, as long as the output vocabulary is the same
- 在ensemble plants中如何找到某个基因在植物不同位置的转录表达量？
步骤3：查看交互式表达图谱 页面会显示 组织特异性表达热图或柱状图 （例如根、叶、花等部位的表达量）。 鼠标悬停（Hover） 在图表中的不同组织区域： 部分数据集支持悬停显示 TPM FPKM值 （表达量单位）。 部分图表会联动显示具体实验条件或样本信息。
- 干货丨化合物靶标预测平台工具盘点
5 PharmMapper Pharmmapper 是一个非常知名的由华东理工大学开发与维护的药效团匹配与潜在识别靶标平台，它通过将所查询化合物的药效团与内部药效团模型数据库匹配来执行预测 PharmMapper来自TargetBank, DrugBank, BindingDB 和 PDTD这几个数据库，当前版本中，已有超过53000个受体基础的药效团模型。
- 如何理解ensemble representation？和ensemble learning有关？
ensemble是如何提升test accuracy的？ Ensemble之所以有效，是因为每个独立的神经网络在初始化时会随机选择 v1 或 v2，有50%的概率选择其中之一。 因此，只要我们集成多个独立训练的模型，很可能它们的集成将选择包含两个特征 {v1, v2} 和 {v3, v4}。
- ensemble上面下载序列，dna sm和dna rm以及和普通的dna有什么区别？
<sequence type>: * 'dna' - unmasked genomic DNA sequences * 'dna_rm' - masked genomic DNA Interspersed repeats and low complexity regions are detected with the RepeatMasker tool and masked by replacing repeats with 'N's 使用 RepeatMasker 工具检测散布的重复和低复杂性区域，并通过用“N”替换重复来掩盖。 * 'dna_sm' - soft-masked genomic DNA All repeats and low
- phytozomeID如何转换成ensemble或者entrize ID？ - 知乎
phytozomeID如何转换成ensemble或者entrize ID？ 从phytozome13下的注释文件，用clufterprofiler进行GO富集分析时，显示不支持这个keytype或者Null。 知道是自己的ID出… 显示全部 关注者 4
- 知道SNP的chr 和pos ，如何批量转化为RS号？ - 知乎
基因组 参考版本： ensemble网站： 点击VEP----launch VEP，可选择不同的基因组参考版本的软件，可在输入框中输入rsid号后点击run，等待运行结束后即可得到 染色体 位置。 结果可保存为TXT文本格式。
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