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纯生信真的太卷了！ 如果你做的还是几年前的分析套路，像 差异基因的筛选、功能富集分析、基因表达水平的检验、预后模型的建立和评估 等， 那结果可想而知，要么被期刊秒拒，要么就是2分左右。

这些都是常规的生信分析思路，创新程度很低， 通常会被要求补实验才好发。

不想低分或者被秒拒的话就必须升级方法和套路！迷茫的生信人还在观望，而聪明的生信人已经进军 “机器学习” 了！

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。

解螺旋为你整理全套“机器学习”相关资料！ KNN算法、 kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、 线性回归、非线性模型、神经网络、 mlr3 包 等超多实用算法一次性get！更有 12篇教程文 教你利用机器学习发高分SCI！ （划到底部立即领~）

今天给大家带来 最全机器学习资料！

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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 ！

在部分研究过程中，我们往往同时包含了生存结局和生存时间两个维度的信息。因此，充分利用生存信息，通过构建随机森林模型，来筛选重要基因是十分重要的。

我们常见的临床预测模型根据建模方法，也就是算法的不同分为参数化模型、非参数化模型以及半参数化模型，参数化模型我们主要需要掌握的是线性回归和广义线性回归。

生信可视化

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！

生信分析是运用新的高通量分子生物技术收集并分析大量组学数据, 进而在数据研究基础上对生物医学问题进行研究、开发，生信分析可以认为是生物信息学的重要组成部分之一。

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超多实用算法一次get

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。

KNN算法

KNN 算法，属于一种有监督学习中的分类算法，是所有机器学习算法中最简单但十分高效的方法。

kmeans 算法

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。

决策树模型

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。

贝叶斯公式

贝叶斯不是一种模型，而是一类模型，是一类基于贝叶斯算法的模型，我们最常使用的是其中的一种模型被称为朴素贝叶斯（Naive Bayes）。

线性回归模型

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。

非线性模型

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。

从广义上来说，人工神经网络是一种通用模型，可以应用于几乎任何学习任务：分类、数字预测，甚至是无监督模式识别。

mlr3 包

我们完全可以把 mlr3 包当成是一个仓库，里面存放着一系列拥有统一端口的机器学习算法， 这样会大大降低 R 语言进行机器学习的成本，方便我们后续进行多模型性能的评估。

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