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！
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）。
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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！
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！
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超多实用算法一次get
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易。
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。
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。
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。
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。
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。
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