Biopython - 机器学习

生物信息学是一个应用机器学习算法的极佳领域。在这里，我们拥有大量生物体的遗传信息，手动分析所有这些信息是不可能的。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 提供了一套有用的算法来进行监督式机器学习。

监督学习基于输入变量 (X) 和输出变量 (Y)。它使用算法来学习从输入到输出的映射函数。其定义如下：

Y = f(X)

这种方法的主要目标是近似映射函数，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)。

逻辑回归模型

逻辑回归是一种监督式机器学习算法。它用于通过预测变量的加权和来找出 K 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 模块来根据逻辑回归算法预测变量。目前，Biopython 仅实现了针对两类的逻辑回归算法 (K = 2)。

k-最近邻

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 模块来根据 k-最近邻算法预测变量。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器是一组基于贝叶斯定理的分类算法。它不是单个算法，而是一系列算法，它们都共享一个共同的原则，即要分类的每对特征彼此独立。Biopython 提供 Bio.NaiveBayes 模块来使用朴素贝叶斯算法。

马尔可夫模型

马尔可夫模型是一个数学系统，定义为一系列随机变量，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 和 Bio.HMM.MarkovModel 模块来使用马尔可夫模型。