🎯要点

1. 算法使用了矢量投影、现代优化线性代数、空间分区技术和大数据编程
2. 利用相应向量空间中标量积和欧几里得距离的紧密关系来计算
3. 使用妊娠相关疾病（先兆子痫）、健康妊娠和癌症测试算法模型
4. 使用相关性投影利用相关性和欧几里得距离之间的关系

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "R":80
 "Julia":40
 "C/C++":20

pie title 内容分比
 "算法模型":90
 "生物学":80
 "生物医学":60
 "数学":30
 "统计学度量":40
 "结构网络":20
 "免疫学":10

✂️梗概

🍇Python线性组合可视化

考虑 $R ^2$ 中的两个向量 $u$ 和 $v$，它们彼此独立，即不指向相同或相反的方向。因此，$R ^2$ 中的任何向量都可以用 $u$ 和 $v$ 的线性组合来表示。例如，这是一个线性组合，本质上是一个线性系统。

$$ c_1\left[\begin{array}{l} 4 \\ 2 \end{array}\right]+c_2\left[\begin{array}{c} -2 \\ 2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} 2 \\ 10 \end{array}\right] $$

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import sympy as sy
 ​
 sy.init_printing()

 A = sy.Matrix([[4, -2, 2], [2, 2, 10]])
 A.rref()

$$ \left(\left[\begin{array}{lll}1 & 0 & 2 \\ 0 & 1 & 3\end{array}\right],(0,1)\right) $$

解是 $\left(c_1, c_2\right)^T=(2,3)^T$，这意味着 2 次 $\left[\begin{array}{l}4 \\ 2\end{array}\right]$ 和 3 次 $\left[\begin{array}{c}-2 \\ 2\end{array}\right]$ 相加等于 $\left[\begin{array}{c}2 \\ 10\end{array}\right]$。

计算向量的斜率，即 $\frac{y}{x}$ ：

$$ s_1=\frac{y}{x}=\frac{2}{4}=0.5 s_2=\frac{y}{x}=\frac{2}{-2}=-1 $$

基础可以构建为：