在21世纪的今天，随着全球经济的飞速发展和人口的不断增长，能源需求急剧上升，环境问题日益严峻。面对能源短缺、环境污染和气候变化等全球性挑战，人类社会迫切需要寻找新的解决方案，以实现可持续发展。智能技术的兴起，特别是...

随着人工智能的蓬勃发展，机器学习已经成为当今科技领域的热门话题。作为人工智能的重要分支，机器学习通过训练模型来识别数据中的模式，从而实现预测和决策。而在机器学习项目的开发过程中，测试是不可或缺的一环。本文将为...

生物信息学是应用计算方法分析生物数据，如 DNA，RNA，蛋白质和代谢物。生物信息学已成为促进我们对生命科学的理解以及开发新的诊断，治疗和生物技术产品的重要工具。本文我们将探讨生物信息学研究的一些当前趋势和发展，以及...

2024年7月19日，来自加拿大麦克马斯特大学的研究人员在Nature Chemical Biology上发表研究Machine learning in preclinical drug discovery，讨论了在药物发现的临床前阶段整合机器学习方法的现状和未来前景，重点关注其在...

在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。

疑问：新来了一个病人(下图绿色的点)，如何判断新来的病人(即绿色点)是良性肿瘤还是恶性肿瘤？

机器学习：通过算法使得机器能从大量数据中学习规律从而对新的样本做决策。   机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。...

机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。   机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法。...