机器学习就是这样一个发高分利器。仅仅2021年一年，生信+机器学习的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章！
所谓机器学习，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。
临床预测模型、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……机器学习在这些方面的运用已经越来越多见了。
所以啊，不要再观望了，速度学起来，才能先人一步发高分，而不是做被师弟师妹甩在身后的人（哭了）。
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PRAT
资源包里有什么秘籍？
因此，解螺旋为你整理151页机器学习算法相关资料！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！不仅告诉你机器学习是什么，更告诉你如何用机器学习发文。
今天给大家带来机器学习资料！
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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！
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筛基因
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。
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临床预测
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。
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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！
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生信分析
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
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易。
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。
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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。
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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。
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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。
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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）。
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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。
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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。
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神经网络
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。
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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。
......
以上

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