Biopython - 機器學習

生物資訊學是一個應用機器學習演算法的極佳領域。在這裡，我們擁有大量生物體的遺傳資訊，手動分析所有這些資訊是不可能的。如果使用適當的機器學習演算法，我們可以從這些資料中提取大量有用的資訊。Biopython 提供了一套有用的演算法來進行監督式機器學習。

監督學習基於輸入變數 (X) 和輸出變數 (Y)。它使用演算法來學習從輸入到輸出的對映函式。其定義如下：

Y = f(X)

這種方法的主要目標是近似對映函式，當您有新的輸入資料 (x) 時，您可以預測該資料的輸出變數 (Y)。

邏輯迴歸模型

邏輯迴歸是一種監督式機器學習演算法。它用於透過預測變數的加權和來找出 K 類之間的差異。它計算事件發生的機率，可用於癌症檢測。

Biopython 提供 Bio.LogisticRegression 模組來根據邏輯迴歸演算法預測變數。目前，Biopython 僅實現了針對兩類的邏輯迴歸演算法 (K = 2)。

k-最近鄰

k-最近鄰也是一種監督式機器學習演算法。它透過根據最近鄰對資料進行分類來工作。Biopython 提供 Bio.KNN 模組來根據 k-最近鄰演算法預測變數。

樸素貝葉斯

樸素貝葉斯分類器是一組基於貝葉斯定理的分類演算法。它不是單個演算法，而是一系列演算法，它們都共享一個共同的原則，即要分類的每對特徵彼此獨立。Biopython 提供 Bio.NaiveBayes 模組來使用樸素貝葉斯演算法。

馬爾可夫模型

馬爾可夫模型是一個數學系統，定義為一系列隨機變數，根據某些機率規則從一個狀態轉換到另一個狀態。Biopython 提供Bio.MarkovModel 和 Bio.HMM.MarkovModel 模組來使用馬爾可夫模型。