機(jī)器學(xué)習(xí)就是這樣一個(gè)發(fā)高分利器。 僅僅2021年一年，生信+機(jī)器學(xué)習(xí)的套路已經(jīng)在10+SCI上發(fā)了近60篇文章！
所謂 機(jī)器學(xué)習(xí)，是指利用算法來檢測(cè)數(shù)據(jù)中的模式，而不需要明確的指示。一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，學(xué)會(huì)找出輸入信息（例如圖片）的特征與輸出信息（如標(biāo)簽）之間的關(guān)聯(lián)。
機(jī)器學(xué)習(xí)在生信分析中的運(yùn)用越來越常見，越來越重要。
比如在 基因組數(shù)據(jù)方面，用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)突變逐漸成為主流方法。
比如 群體基因組學(xué)領(lǐng)域的PRS，用于基于基因組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)生物性狀，這就是個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問題。
比如 非腫瘤研究中，可以用機(jī)器學(xué)習(xí)來評(píng)估我們?cè)\斷標(biāo)志物的診斷效力。
臨床預(yù)測(cè)模型、篩基因、二代測(cè)序、代謝通路、非編碼RNA分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測(cè)、疾病亞型分型、術(shù)后預(yù)測(cè)……機(jī)器學(xué)習(xí)在這些方面的運(yùn)用已經(jīng)越來越多見了。
所以啊，不要再觀望了，速度學(xué)起來，才能先人一步發(fā)高分，而不是做被師弟師妹甩在身后的人（哭了）。
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PRAT
資源包里有什么秘籍？
因此，解螺旋為你整理 151頁機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)資料！ KNN算法、 kmeans 算法、決策樹算法、貝葉斯公式、 線性回歸、非線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 mlr3 包等超多實(shí)用算法一次性get！ 不僅告訴你機(jī)器學(xué)習(xí)是什么，更告訴你如何用機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)文。
今天給大家?guī)頇C(jī)器學(xué)習(xí)資料！
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12篇教程文詳解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)高分？
機(jī)器學(xué)習(xí)就是教計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律，以便人們進(jìn)行預(yù)測(cè)或決定的實(shí)踐。解螺旋為大家整理12篇教程文，研究透徹之后，各種生信分析難題都不在話下！
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篩基因
在部分研究過程中，我們往往同時(shí)包含了生存結(jié)局和生存時(shí)間兩個(gè)維度的信息。因此，充分利用生存信息，通過構(gòu)建隨機(jī)森林模型，來篩選重要基因是十分重要的。
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臨床預(yù)測(cè)
我們常見的臨床預(yù)測(cè)模型根據(jù)建模方法，也就是算法的不同分為參數(shù)化模型、非參數(shù)化模型以及半?yún)?shù)化模型，參數(shù)化模型我們主要需要掌握的是線性回歸和廣義線性回歸。
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生信可視化
我們?yōu)榇蠹以敿?xì)講解生信可視化，理論和實(shí)踐兼?zhèn)?，學(xué)會(huì)了生信小白也能掌握高逼格數(shù)據(jù)可視化方法！
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生信分析
生信分析是運(yùn)用新的高通量分子生物技術(shù)收集并分析大量組學(xué)數(shù)據(jù), 進(jìn)而在數(shù)據(jù)研究基礎(chǔ)上對(duì)生物醫(yī)學(xué)問題進(jìn)行研究、開發(fā)，生信分析可以認(rèn)為是生物信息學(xué)的重要組成部分之一。
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超多實(shí)用算法一次get
解螺旋為大家整理超多實(shí)用算法，包括 KNN算法、kmeans 算法、決策樹算法、貝葉斯公式、線性回歸、非線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、mlr3 包等。
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KNN算法
KNN 算法，屬于一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法，是所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單但十分高效的方法。
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kmeans 算法
kmeans 算法最初是在 1967 年提出的，當(dāng)設(shè)定 k 個(gè)不同的聚類分組后，通過選取 k 個(gè)不同的樣品作為聚類種子，隨后根據(jù)其余樣本到達(dá)這 k 個(gè)樣品的距離大小，最終將整個(gè)樣本分成 k 個(gè)不同的分組。
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決策樹模型
決策樹（Decision Tree），是一種應(yīng)用十分廣泛的歸納推理算法。通過不斷的學(xué)習(xí)解析表達(dá)式的特征，找到針對(duì)目標(biāo)的學(xué)習(xí)規(guī)律。
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貝葉斯公式
貝葉斯不是一種模型，而是一類模型，是一類基于貝葉斯算法的模型，我們最常使用的是其中的一種模型被稱為樸素貝葉斯（Naive Bayes）。
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線性回歸模型
針對(duì)線性回歸（簡(jiǎn)單線性回歸）來說，自變量為數(shù)值型變量（離散型&連續(xù)型），而因變量則是要求為連續(xù)型變量且建議正態(tài)分布。
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非線性模型
當(dāng)我們做多了線性模型，或者線性模型的結(jié)果不好解釋，亦或者線性模型的結(jié)果不符合我們預(yù)期的時(shí)候，我們往往會(huì)產(chǎn)生一種疑問：數(shù)據(jù)之間的關(guān)系就一定是線性的嗎？不一定吧！數(shù)據(jù)之間的關(guān)系應(yīng)該可以是線性相關(guān)，也可以是非線性相關(guān)才對(duì)。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
從廣義上來說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通用模型，可以應(yīng)用于幾乎任何學(xué)習(xí)任務(wù)：分類、數(shù)字預(yù)測(cè)，甚至是無監(jiān)督模式識(shí)別。
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mlr3 包
我們完全可以把 mlr3 包當(dāng)成是一個(gè)倉庫，里面存放著一系列擁有統(tǒng)一端口的機(jī)器學(xué)習(xí)算法， 這樣會(huì)大大降低 R 語言進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的成本，方便我們后續(xù)進(jìn)行多模型性能的評(píng)估。
