中科院一区 10.1 分，机器学习+生信的王炸组合！赶上这波红利，发生信文章无敌了！

基础知识详解

机器学习简介

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机器学习算法分类

线性回归（Linear Regression）

逻辑回归（Logistic Regression）

决策树（Decision Trees）

随机森林（Random Forests）

支持向量机（Support Vector Machines）

神经网络（Neural Networks）

K均值聚类（K-Means Clustering）

层次聚类（Hierarchical Clustering）

主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）

自编码器（Autoencoders）

机器学习在基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学四大组学中的应用日益广泛。它通过分析大型生物数据集，发现基因表达、蛋白质相互作用和代谢通路等复杂关系，促进个性化医疗和疾病预测。

机器学习算法能够处理高维数据，识别潜在生物标志物，并进行系统性分析，推动精准医学和新药研发的进步。

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