Python

L’algorithme de descente de gradient

L'algorithme de descente de gradient est un algorithme itératif ayant comme but de trouver les valeurs optimales des paramètres d'une fonction donnée. Il tente d'ajuster ces paramètres afin de minimiser la sortie d'une fonction de coût face à un certain jeux de données. Cet algorithme est souvent utilisé en apprentissage machine dans le cadre de régressions non linéaires puisqu'il permet de rapidement trouver une solution approximative à des problèmes très complexes. Mon dernier article, Introduction à la régression linéaire, fait mention [...]

R ou Python, à vous de choisir!

J'ai déjà introduit la librairie Python pandas en comparant certaines de ses fonctions à leurs fonctions équivalentes en R. Pandas est une librairie qui rend Python beaucoup plus facile à utiliser pour faire de l'exploration et de la visualisation de données (presque autant que R). La librairie permet de manipuler des dataframes très facilement (elle est construite par-dessus numpy). Elle a beaucoup évolué ces dernières années et la communauté d'utilisateurs a aussi beaucoup grossie. R offre certainement plus de modules [...]

By | 2017-06-26T13:10:54+00:00 26 juin 2017|Categories: Analyse de données, Python, R|Tags: , |0 Commentaires

Introduction à la régression linéaire

L'objectif premier du scientifique des données (data scientist) est l'exploration de données afin d'en découvrir des relations d'intérêt. Des méthodes statistiques et d'apprentissage machine lui servent d'outils pour la découverte et la modélisation de telles relations. L'information découverte par ces méthodes peut ensuite être mise en pratique. Par exemple, en médecine clinique, l'élaboration d'un modèle prédictif basé sur des données cliniques peut servir d'outil prognostic afin de guider un traitement. Régression linéaire simple L'une des méthodes la plus simple à la disposition du scientifique des données est la régression [...]

Régression logistique et GTEx

Lorsqu'on travaille avec toutes sortes de données, il arrive parfois que nous voulons prédire la valeur d'une variable qui n'est pas numérique. Dans ces cas-là, la régression logistique est tout à fait appropriée. On peut dire qu'elle est s'apparente à une régression linéaire sauf que la variable dépendante est une catégorie. Vous vous souvenez de la fonction de la régression linéaire où l'on essaie d'estimer les paramètres beta (les coefficients) qui s'ajustent le mieux la droite à nos données: \begin{equation} [...]

Filtrer des SNPs à l’aide de pyGeno

En parcourant le contenu de notre blogue en plein croissance (beau travail, collègues !), je me rends compte qu'aucun de nous n'a encore publié un article en rapport avec la fantastique ressource bioinformatique qu'est pyGeno (qui plus est, un logiciel maison). Il se trouve qu'en plus d'être mon tour de publier un article, je dois justement faire usage de pyGeno afin de générer un jeu de données, quelle merveilleuse coïncidence ! Je concentrerai cet article sur l'écriture d'un SNP filter, [...]

By | 2017-04-29T17:55:25+00:00 9 décembre 2016|Categories: Bioinformatique, Python|Tags: , |0 Commentaires