Biopython 简明教程

Biopython - Machine Learning

生物信息学是应用机器学习算法的一个绝佳领域。在这里，我们拥有大量生物体的遗传信息，并且不可能手动分析所有这些信息。如果使用适当的机器学习算法，我们可以从这些数据中提取大量有用的信息。Biopython 提供了一组有用的算法来进行监督式机器学习。

监督式学习基于输入变量 (X) 和输出变量 (Y)。它使用一种算法来了解从输入到输出的映射函数。它在下面定义 −

Y = f(X)

这种方法的主要目的是逼近映射函数，当您有新的输入数据 (x) 时，您可以预测该数据的输出变量 (Y)。

Logistic Regression Model

逻辑回归是一种监督式机器学习算法。它用于使用预测变量的加权和来找出 K 个类之间的差异。它计算事件发生的概率，可用于癌症检测。

Biopython 提供 Bio.LogisticRegression 模块，以根据逻辑回归算法预测变量。目前，Biopython 仅针对两个类实现了逻辑回归算法 (K = 2)。

k-Nearest Neighbors

k 最近邻也是一种监督式机器学习算法。它通过根据最近邻对数据进行分类来工作。Biopython 提供 Bio.KNN 模块，以根据 k 最近邻算法预测变量。

Naive Bayes

朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一系列分类算法。它不是单个算法，而是一系列算法，其中所有算法都遵循一个共同原则，即每一对被分类的特征都是相互独立的。Biopython 提供 Bio.NaiveBayes 模块，用于使用朴素贝叶斯算法。

Markov Model

马尔可夫模型是一种数学系统，定义为一组随机变量，根据某些概率规则从一个状态转换到另一个状态。Biopython 提供 Bio.MarkovModel and Bio.HMM.MarkovModel modules to work with Markov models 。