SCI被拒7次，40岁老主治爆料”内幕”：用AI后，我感觉到信息茧房的可怕！

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。

在本次AI辅助机器学习伴学营，讲师会实操演示用机器学习辅助生信课题写作，从引言、材料和方法，到结果和讨论部分，都会有详细的实操讲解，感兴趣的小伙伴千万别错过！