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!

346 2024-07-05

机械进修便是那样一个发高分利器。 仅仅2021年一年,生信+机械进修的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章!

所谓 机械进修,是指使用算法来检验数据中的形式,而不需要明白的指导。一个进修体系能够使用练习数据集,学会找出输入信息(比方图片)的特性取输出信息(如标签)之间的联系关系。

机械进修在生信剖析中的使用愈来愈普遍,愈来愈重要。

比如果在 基因组数据层面,用深度进修检验突变逐步成为主流要领。

好比 群体基因组学行业的PRS,适用于基于基因组数据展望生物性状,这便是个典范的机械进修展望题目。

好比 非肿瘤研讨中,可以用机械进修来评价我们诊断标志物的诊断效率。

临床展望模子、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA阐发、蛋白质构造功效展望、疾病亚型分型、术后展望……机械进修正在这一些方面的应用已越来越多见了。

所以啊,不必要再张望了,速度学起来,才可以祖先一步发高分,而这不是干被师弟师妹甩正在身后的人(哭了)。

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PRAT

资源包里有什么秘笈?

因而,解螺旋为您收拾整顿 151页机械进修算法相干材料! KNN算法、 kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、 线性回归、非线性模子、神经网络、 mlr3 包等超多有用算法一次性get! 不但通知您机械进修是什么,更通知您如何用机械进修发文。

本日为大师带来机械进修材料!

一些目次截图↓↓↓

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部门截图:

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12篇教程文详解若何操纵机械进修发高分?

机械进修便是教计算机阐发数据,发明个中纪律,以便人们开展猜测或决议的实践。解螺旋为人人收拾整顿12篇教程文,研讨透辟以后,种种生信阐发困难皆不言而喻!

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筛基因

正在局部研讨过程中,我们常常与此同时包含了生计终局和生计时候两个维度的信息。因而,充分利用生计信息,经由过程构建随机丛林模子,来挑选主要基因是十分主要的。

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临床猜测

我们普遍的临床展望模子凭据建模办法,还便是算法的分歧分为参数化模子、非参数化模子和半参数化模子,参数化模子我们关键需求把握的是线性回归和广义线性回归。

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生信可视化

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!

我们为各人具体讲授生信可视化,理论和实践兼备,学会了生信小白还能把握高逼格数据可视化方式!

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生信阐明

生信阐明是应用新的高通量份子生物技术收集并阐明大批组学数据, 进而正在数据研讨基础上对生物医学题目进行研讨、开辟,生信阐明能够认为是生物信息学的主要组成部分之一。

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超多有用算法一次get

解螺旋为大师整顿超多有用算法,包含 KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模子、神经网络、mlr3 包等。

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KNN算法

KNN 算法,属于一种有监视进修中的分类算法,是全部机械进修算法中最简朴但非常高效的方式。

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kmeans 算法

kmeans 算法最初是正在 1967 年提出的,当设定 k 个分歧的聚类分组后,根据选取 k 个分歧的样品作为聚类种子,随后凭据别的样本抵达这 k 个样品的间隔巨细,最终将全部样本分红 k 个分歧的分组。

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决策树模子

决策树(Decision Tree),是一种运用非常普遍的归纳推理算法。经由过程不息的进修剖析表达式的特点,找到针对目标的进修纪律。

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贝叶斯公式

贝叶斯不管是一种模子,反而是一类模子,是一类基于贝叶斯算法的模子,我们最常利用的是个中的一种模子被称为朴实贝叶斯(Naive Bayes)。

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线性回归模子

针对线性回归(简朴线性回归)来讲,自变量为数值型变量(离散型&陆续型),而因变量则是请求为陆续型变量且认为正态分布。

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非线性模子

当我们干多了线性模子,或线性模子的成果欠好注释,亦或线性模子的成果不符合我们预期的时辰,我们往往会发生一种疑问:数据之间的干系就一定是线性的吗?不一定吧!数据之间的干系该当可所以线性相关,还可所以非线性相关才对。

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神经网络

由广义上而言,人工神经网络是一种通用模子,能够应用于险些任何进修义务:分类、数字展望,乃至是无监视模式识别。

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mlr3 包

我们完全可以把 mlr3 包当做是一个堆栈,内里存放着一系列具有同一端口的机械进修算法, 如许会大大低落 R 言语举行机械进修的本钱,便当我们后续举行多模子性能的评价。