我的创作纪念日|机器学习系列将持续更新,永久免费

机缘

非常机缘巧合,当初开始写博客是为了做笔记,做记录,我们这些做生物的,虽然是生物信息学,但是刚起步对计算机方面知识还是欠缺,还有数据库,好多步骤好多参数一次都记不住,还是需要记录下来。

这是我的第一篇文章:Linux做RNA-seq上游分析基本流程

写完感觉有点爽,毕竟网上虽然有很多教程,但是每次都要重新检索,或者在收藏夹里点开,麻烦。。。其次Coding每个人都有自己的习惯,因此"缝合"一篇属于自己的流程非常重要!!

后续我又就着说明书还有网上一些大佬分享的记录了第二篇硬货:windows server搭建redcap数据库基本流程

后续就开始随缘起来了,喜欢就写,如果有目的性的想冲徽章的可以逼着自己每周一篇、每三天一篇。网上都有教程,但是自己写一遍自己做一篇真的不一样

收获

这是断断续续更新,时常拖更的收获~

老实说,营收就肯定无了,至少笔者没有,C站除了卖课入驻似乎也没有太多的变现手段,权当用爱发电,解决别人的问题、记录自己的问题

另外这也恁多老六了,7835份代码copied1214份收藏 ,但是只有297份点赞,看来,白嫖是绝大多数的通性。。。

有时候,不要太在意得到什么,先做了再说,发博客不一定是为了得到什么,可以是自己记录,随缘分享,有则有。今年刚转战绿泡泡平台,略有体会,太功利反而不开心。坚持下去即可!

日常

这是笔者最舒服的一个系列,真的权当笔记,起初分享,每篇阅读不超过100,但是无所谓,爱发,自己爱看易懂。自己写的回看一下就能记起。

机器学习实战:Python基于Logistic逻辑回归进行分类预测(一)

机器学习实战:Python基于朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)

机器学习实战:Python基于支持向量机SVM-RFE进行分类预测(三)

机器学习实战:Python基于K近邻KNN进行分类预测(四)

机器学习实战:Python基于LDA线性判别模型进行分类预测(五)

机器学习实战:Python基于DT决策树模型进行分类预测(六)

机器学习实战:Python基于PCA主成分分析进行降维分类(七)

机器学习实战:Python基于SVD奇异值分解进行矩阵分解(八)

机器学习实战:Python基于K均值K-means进行聚类(九)

机器学习实战:Python基于LR线性回归进行预测(十)

机器学习实战:Python基于NN神经网络进行分类(十一)

机器学习实战:Python基于LASSO回归进行正则化(十二)

机器学习实战:Python基于Ridge岭回归进行正则化(十三)

机器学习实战:Python基于GBM梯度提升机进行预测(十四)

机器学习实战:Python基于EM期望最大化进行参数估计(十五)

机器学习实战:Python基于KDE核密度估计进行分布估计(十六)

机器学习实战:Python基于FP-growth进行关联规则预测(十七)


成就

新手必备不要运行的代码,妈见打行为,这是个老梗来了,魔幻操作,一键清空

bash 复制代码
rm -rf /*

对于生信人,玩个梗:

生信跟实验哪个更可靠?

实验:你生信结果你信吗

生信:你实验结果你信吗

互相质疑,互相理解,互相合作


憧憬

老铁们,记住,不论是博客还是推文还是其他自媒体,第一奥义就是悦纳自己,其次就是知识分享。

至于一些C站老六,通篇复制粘贴的,一般都见一个举报一个,窃取劳动成果的家伙们。。。标明出处的转载可以,自己加入思考的改编优化也能理解,整篇复制粘贴的,haven't damn dignity

还有问答区的通篇无脑GPT,起初还经常在问答区中回复,解答自己能答的内容,但是现在全给这些"机器人"覆盖了,都无回答的兴致了。。

希望环境慢慢变好吧

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