众所周知生信分析近期又有一个新套路那就是：机器学习+生信挖掘=一区的进阶新套路！轻轻松松发出高分！
而且三甲医院、知名高校研究院都在发机器学习👇
在生信领域，机器学习是一种强大的工具，它可以帮助我们从大规模生物学数据中提取有意义的信息，发现模式和趋势，以及预测生物学过程。
在基因组学中：机器学习的应用包括基因分类、基因表达模式识别、基因序列分析等。
在蛋白质组学中：机器学习主要体现在蛋白结构预测和蛋白质之间的相互作用预测等方面
在药物研发的应用中：机器学习可以通过分析大量的生物、心理学的模型数据，帮助我们更快地找到潜在的治疗药物
在疾病预测中的应用：通过机器学习可以处理复杂的生物信息同时提高预测的准确性
那么，机器学习+生信分析，难吗？
不用担心不要着急，小编此次为大家带来了一份“机器学习通关秘籍”！
秘籍给大家汇总了机器学习的基础知识、机器学习算法分类、机器学习建模一般流程、机器学习辅助生信课题设计与写作，学完后，生信分析与机器学习的力量你都拥有！
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那么接下来就带大家了解一下机器学习伴学营的课程内容~从干货内容到上手实操全都有！
一.什么是机器学习？
机器学习其实是一种让计算机在不直接编写特定代码的情况下，自动地从数据中学习并提高自身性能的技术。
用一个很简单的例子来说明，机器学习就像教孩子学习一样，我们不是告诉孩子每一个问题的答案，而是教他们学习的方法，让他们自己去观察思考和解决问题。
所以同理，我们也不是告诉计算机如何处理每一个具体任务，而是让计算机通过大量的数据自主学习，从而找到解决问题的方法。
因此机器学习在生信数据挖掘中可以极大地提高我们的效率。
二.机器学习的一般流程
确定你要研究的问题。比如，我想看哪个基因在疾病中是高表达还是低表达。我们要确定研究的问题或者研究疾病的方向。这一步其实很像我们在做课题设计时，需要有一个简单的思路。
有了问题，我们就可以去找数据，比如在GEO、TCGA数据库收集
对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理步骤，以便于机器学习算法更好地使用和分析数据，比如规一化、log 2+1、标准化、去批次等等，这一系列也包括数据预处理中。
数据分割是为了验证结果。通过将不同的数据分为训练集和验证集，在模型中进行训练最后进行数据分割，去验证不同的结果。确定首先需要明确问题的类型，是分类问题、回归问题还是聚类问题等。不同类型的问题需要采用不同的模型。每一种模型我们去训练它，或者是多种模型的交集，这样去做训练。通过这个模型，得到它的风险评分，构建临床预后模型，预测患者发生疾病的概率。
指的是调整不同的参数，进行结果的设定。比如有一个基因或者几个基因在多个模型中都保留下来，那说明这个基因的表达对于模型是有一定影响的。这样的基因需要选择出来，通过不同的参数去调整，最后得到想要的结果。
三.AI辅助完成机器学习课题设计
众所周知，课题设计对于研究的质量、有效性和可靠性至关重要。它能够确保研究的科学性、可重复性和创新性，并为研究者提供一个明确的方向和有效的工作框架，它是一个大工程，但不用担心现在有AI来帮助你！
以上内容就是本节课程内容的部分展示（ps:全部内容现在0元限时学~）
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