Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Welke klassen van histonen worden gevonden als een paar in het nucleosoom?

###

### Antwoord:
Welke klassen van histonen worden gevonden als een paar in het nucleosoom?
"Elementen: SGD, Adam, RProp, L-BFGS Componenten: Geleidelijke, Weights, Biases Functies: Parameter-update, Modelverbetering Kwaliteiten: Online, Batch, Mini-batch Data Pre-processing: Elementen: Normalisatie, Normalisatie, Codering, Imputatie Componenten: Gemiddelde, Standaardafwijking, One-hot encoding, Imputatiestrategie Functies: Gegevensreiniging, Gegevensvoorbereiding Veranderlijke eigenschappen: Numerieke, Catalogische, Ordinale Evaluatie Metrics: Elementen: Nauwkeurigheid, Precisie, Herhaling, F1-Score, ROC-AUC Componenten: Verwarringsmatrix, True positieve, Valse positieve, True negatieve, Valse negatieve functies: Modelprestatie-evaluatie Kwaliteiten: Binary, Multi-class, Regressiegegevens Augmentation: Elementen: Random Conference, Flipping, Rotation, Gaussiaans geluid Componenten: Image data expansion, Augments Condictions: Data Condiversation Equalities: Auditions:
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Welke klassen van histonen worden gevonden als een paar in het nucleosoom?

###

### Antwoord:
"Elementen: SGD, Adam, RProp, L-BFGS Componenten: Geleidelijke, Weights, Biases Functies: Parameter-update, Modelverbetering Kwaliteiten: Online, Batch, Mini-batch Data Pre-processing: Elementen: Normalisatie, Normalisatie, Codering, Imputatie Componenten: Gemiddelde, Standaardafwijking, One-hot encoding, Imputatiestrategie Functies: Gegevensreiniging, Gegevensvoorbereiding Veranderlijke eigenschappen: Numerieke, Catalogische, Ordinale Evaluatie Metrics: Elementen: Nauwkeurigheid, Precisie, Herhaling, F1-Score, ROC-AUC Componenten: Verwarringsmatrix, True positieve, Valse positieve, True negatieve, Valse negatieve functies: Modelprestatie-evaluatie Kwaliteiten: Binary, Multi-class, Regressiegegevens Augmentation: Elementen: Random Conference, Flipping, Rotation, Gaussiaans geluid Componenten: Image data expansion, Augments Condictions: Data Condiversation Equalities: Auditions: