# Pattern-Recognition-and-Prediction

**Repository Path**: zcj0928/Pattern-Recognition-and-Prediction

## Basic Information

- **Project Name**: Pattern-Recognition-and-Prediction
- **Description**: 本课程带您掌握风靡全球的Python同时，无缝链接机器学习领域的有监督学习之分类、回归，无监督学习之聚类分析，零基础入门并实现生物信息学经典项目：DNA剪接位点识别（分类）、定量构效关系建模（回归）以及手写数字聚类。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-02-16
- **Last Updated**: 2023-06-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 模式识别与预测-实验（以Python实现）

## 实验一：[Python快速入门](./Lab1_PythonLearning/PythonLearning.md)

## 实验二：[序列表征/数值化1(以剪接位点识别为例)](./Lab2_SplicingSequencesCoding/sequence_coding.md)

## 实验三：[分类器之k近邻、逻辑斯蒂回归、决策树](./Lab3_Classifiers_KNN-LR-DT/classifiers1.md)

## 实验四：[分类器之朴素贝叶斯、支持向量分类](./Lab4_Classifiers_Bayes-SVM/classifiers2.md)

## 实验五：[序列表征/数值化2(以定量构效关系建模为例)](./Lab5_PeptideSequencesCoding/sequence_coding2.md)

## 实验六：[回归模型之多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量回归](./Lab6_Regression_MLR-PLSR-SVR/regress1.md)

## 实验七：[特征降维/选择](./Lab7_FeatureReduction/dimReduction.md)

## 实验八：[无监督学习之聚类分析](./Lab8_UnsupervisedLearning/Clustering.md)