Bioinformatics(생정보학)/머신러닝 썸네일형 리스트형 DeepDEP 도커 환경 DeepDEP는 저자들이 도커환경을 제공해주고 있지만 gpu가 호환이 안되는 문제가 발생할 수 있음 예측하는 것은 시간이 별로 안 걸리니 cpu로 학습 모델이 돌아가게 만듬. 훈련은 아마 할 수 있겠지만 시간이 매우 많이 걸릴 것으로 생각됨. # DeepDEP논문에 나온 github대로 하면 에러가 많이 생김 아마 gpu 호환 문제인거 같은데 정확히는 모르겠음 # 이 때문에 도커를 완전히 갈아 엎어서 새로 만듬. FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update RUN apt-get -y install software-properties-common RUN add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa # 파이썬 설치 RUN apt-get update RUN apt-.. 더보기 Accuracy, Precision, Recall (sensitivity), Specificity 뜻 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도는 분류 문제에서 사용되는 지표임. 클래스 예측 클래스 정상 불량 실제 클래스 정상 TP (True Positive) FN (False Negative) 비정상 FP (False Positive) TN (True Negative) 정확도 : 전체 데이터에서 올바르게 맞춘 비율 정밀도 : 정상으로 예측된 것 중 실제 정상의 비율 재현율 (=민감도, sensitivity) : 실제 정상 샘플 중 올바르게 예측된 비율 특이도 : 실제 불량 샘플 중 올바르게 불량으로 예측된 비율 F1-score : 정밀도와 재현율의 조화 평균. 불량으로 예측했을 때 정확히 예측한 비율과 실제 불량 중 잘 예측한 비율을 말함. 클래스 간의 불균형이 심할 때 쓰임. 더보기 MIT open course work https://ocw.mit.edu/courses/biology/Systems biology 부분https://ocw.mit.edu/courses/physics/8-591j-systems-biology-fall-2014/ Computer 부분https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/ 더보기 머신러닝, R, 파이썬 공짜 ebook들 https://www.kdnuggets.com/2015/09/free-data-science-books.html 더보기 머신러닝 무료 책들 (machine learning) 더보기 이전 1 다음
