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2022年最前沿的AI技术进入医学领域,10分SCI的利器你一定要知道!

   日期:2023-01-23     来源:搜狐新闻     评论:0    
标签: AI 人工智能
 机器学习就是这样一个发高分利器。 仅仅2021年一年,生信+机器学习的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章!
 
所谓 机器学习,是指利用算法来检测数据中的模式,而不需要明确的指示。一个学习系统可以利用训练数据集,学会找出输入信息(例如图片)的特征与输出信息(如标签)之间的关联。
 
机器学习在生信分析中的运用越来越常见,越来越重要。
 
比如在 基因组数据方面,用深度学习检测突变逐渐成为主流方法。
 
比如 群体基因组学领域的PRS,用于基于基因组数据预测生物性状,这就是个典型的机器学习预测问题。
 
比如 非肿瘤研究中,可以用机器学习来评估我们诊断标志物的诊断效力。
 
临床预测模型、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……机器学习在这些方面的运用已经越来越多见了。
 
所以啊,不要再观望了,速度学起来,才能先人一步发高分,而不是做被师弟师妹甩在身后的人(哭了)。
 
2
 
PRAT
 
资源包里有什么秘籍?
 
因此,解螺旋为你整理 151页机器学习算法相关资料! KNN算法、 kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、 线性回归、非线性模型、神经网络、 mlr3 包等超多实用算法一次性get! 不仅告诉你机器学习是什么,更告诉你如何用机器学习发文。
 
今天给大家带来机器学习资料!
 
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部分截图:
 
1
 
12篇教程文详解如何利用机器学习发高分?
 
机器学习就是教计算机分析数据,发现其中规律,以便人们进行预测或决定的实践。解螺旋为大家整理12篇教程文,研究透彻之后,各种生信分析难题都不在话下!
 
1
 
筛基因
 
在部分研究过程中,我们往往同时包含了生存结局和生存时间两个维度的信息。因此,充分利用生存信息,通过构建随机森林模型,来筛选重要基因是十分重要的。
 
2
 
临床预测
 
我们常见的临床预测模型根据建模方法,也就是算法的不同分为参数化模型、非参数化模型以及半参数化模型,参数化模型我们主要需要掌握的是线性回归和广义线性回归。
 
3
 
生信可视化
 
我们为大家详细讲解生信可视化,理论和实践兼备,学会了生信小白也能掌握高逼格数据可视化方法!
 
4
 
生信分析
 
生信分析是运用新的高通量分子生物技术收集并分析大量组学数据, 进而在数据研究基础上对生物医学问题进行研究、开发,生信分析可以认为是生物信息学的重要组成部分之一。
 
......
 
2
 
超多实用算法一次get
 
解螺旋为大家整理超多实用算法,包括 KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3 包等。
 
1
 
KNN算法
 
KNN 算法,属于一种有监督学习中的分类算法,是所有机器学习算法中最简单但十分高效的方法。
 
2
 
kmeans 算法
 
kmeans 算法最初是在 1967 年提出的,当设定 k 个不同的聚类分组后,通过选取 k 个不同的样品作为聚类种子,随后根据其余样本到达这 k 个样品的距离大小,最终将整个样本分成 k 个不同的分组。
 
3
 
决策树模型
 
决策树(Decision Tree),是一种应用十分广泛的归纳推理算法。通过不断的学习解析表达式的特征,找到针对目标的学习规律。
 
4
 
贝叶斯公式
 
贝叶斯不是一种模型,而是一类模型,是一类基于贝叶斯算法的模型,我们最常使用的是其中的一种模型被称为朴素贝叶斯(Naive Bayes)。
 
5
 
线性回归模型
 
针对线性回归(简单线性回归)来说,自变量为数值型变量(离散型&连续型),而因变量则是要求为连续型变量且建议正态分布。
 
6
 
非线性模型
 
当我们做多了线性模型,或者线性模型的结果不好解释,亦或者线性模型的结果不符合我们预期的时候,我们往往会产生一种疑问:数据之间的关系就一定是线性的吗?不一定吧!数据之间的关系应该可以是线性相关,也可以是非线性相关才对。
 
7
 
神经网络
 
从广义上来说,人工神经网络是一种通用模型,可以应用于几乎任何学习任务:分类、数字预测,甚至是无监督模式识别。
 
8
 
mlr3 包
 
我们完全可以把 mlr3 包当成是一个仓库,里面存放着一系列拥有统一端口的机器学习算法, 这样会大大降低 R 语言进行机器学习的成本,方便我们后续进行多模型性能的评估。
 
 
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