hmm数据分析 - 经验交流

能不能把crf或者hmm的训练流程敲下来？其中，对于肿瘤样本的分析，CNV分析在基因组研究中占有非常重要的部分。目前单细胞分析的分析方向包括以下几个方面:1)器官发育(这个用空间转录组比较合适)；2)分析疾病样品，尤其是肿瘤样品；3)其他非模式物种的细胞图谱。
1、为什么非科班这么难进数据挖掘这一行【hmm数据分析】1 。不要浮在表面。那些看了太多表面东西就自以为精通的学生。听说过不等于读过，读过不等于研究过，研究过不等于精通，精通不等于过。数据结构，你真正花了多少时间去研究，有没有考虑过那些数据结构的相关性和差异性，以及适用的场景？你研究过stl是如何把数据结构从算法中抽象分离出来的吗？你考虑过多线程的安全性吗？没错，这些与数据分析无关，但如果你没有其他优势，也不擅长这些，为什么要和班级比呢？
就像在1中，你自学了一堆“基本的机器学习算法” 。你真的明白吗？能谈谈聚类算法和混合模型的关系吗？你懂什么是EM算法吗？能不能把crf或者hmm的训练流程敲下来？还是击倒自己擅长的反向传播算法？3.看这个和一个受过训练的学生在学校待了四年的对比。你是对的。在校四年的同学，我现在研究生毕业了，人家每年还在补考拿毕业证。c语言只是不如我们学校人文学院的女生而已。人家不在乎，也不想做程序员。
2、常用的机器学习