特徵向量在線提取工具Pse-in-One 2.0

1、Pse-In-One 簡單介紹 機器學習分類算法方法主要依賴於根據蛋白質的結構以及功能特性構建的特徵集合，通過構造具有辨別性的特徵集合來達到令人滿意的分類結果，但是使用一個能夠反映序列模式信息並能夠保持關鍵序列信息的離散模型或向量是一個困難的任務。通過特徵提取工具幫助科研工作者進行特徵提取，自動生成需要的特徵將會帶來很大的便捷。Pse-In-One 便是一種能夠按照用戶定義的特徵生成特徵向量的

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