my_dag = BayesianNetwork([('A','Y'), ('B','Y'), ('C','Y')

This example uses a edge's attribute style to draw a dotted edge.這個例子使用邊緣的屬性 style 來繪製虛線邊緣。digraph D {

在當今數據驅動的科學研究中，各種軟件工具和庫發揮著至關重要的作用，它們不僅能夠提高數據處理的效率，還能夠深化我們對於複雜問題的理解。以下是一些廣泛應用於數據科學、生物信息學、統計計算以及機器學習領域的主要工具，每個工具都擁有其獨特的功能和應用範圍。| 名稱 | 網址 | 目的 | 說明 || --------------- | ------------------------------------------- | ------------- | -------------------------------------------------------------- |

最長公共子序列（LCS）問題是在計算機科學中一個廣泛探討的問題，主要是尋找兩個序列共有的最長子序列。不同於最長公共子串問題，子序列不需要在原序列中是連續的，但必須保持原有的順序。這個問題在許多實際應用中都非常重要，如生物資訊學中的 DNA 序列比對、文本編輯器中的差異比對等。考慮兩個序列 "ABCDGH" 和 "AEDFHR"。這兩個序列的一個最長公共子序列是 "ADH"。我們可以看到，雖然這三個字母在兩個序列中不是連續出現，但它們保持了在各自序列中出現的順序。

こんなやつです

No exerpt.

Nussinov 演算法是計算生物學中用於預測 RNA 分子摺疊方式的一種基於動態規劃的核酸結構預測方法。RNA 分子的結構預測對於理解其功能至關重要，因為結構直接影響 RNA 如何與其他分子互動，進而影響細胞內的生化過程。Nussinov 演算法的主要思想是使用一個二維矩陣來儲存序列間可能的配對，這些配對以穩定的雙鍵形式存在。演算法目標是最大化序列中可形成的配對數量，這通常與最穩定的結構相關。動態規劃矩陣是按照特定規則填充的，其中每個矩陣元素表示一段序列的最大配對數。矩陣的填充從簡單的子問題開始，逐步構建複雜的解答。當所有子問題都解決後，最終解可以從矩陣的頂部元素獲取。

cat_cols = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I']dim = len(cat_cols)fig=plt.figure(figsize=(30,30))

NGboostdtr_friedman_3 = DecisionTreeRegressor(criterion='friedman_mse', max_depth=3)FIXED_PARAMS = {"Base": dtr_friedman_3,