长文综述：给生物学家的机器学习指南

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导语 过去几十年，生物数据集的规模与复杂性大幅增长，这使得机器学习越来越多地用于为潜在生物过程构建信息与预测模型。所有机器学习技术都在让模型与数据相匹配；然而，具体的方法多种多样，乍一看似乎令人眼花缭乱。对于不同类型的生物数据，该如何选择特定的机器学习技术？ 2021年9月，发表在 Nature Reviews Molecular Cell Biology 上的综述文章“给生物学家的机器学习指南”，向读者简要介绍了一些关键的机器学习技术：既包括分类、回归、聚类模型等传统机器学习方法，也包括最近开发和广泛使用的涉及深度神经网络的技术。本文还记录了一些最佳做法与入门要点，并展望了机器学习应用于生物学的一些最令人兴奋的前景。 研究领域：机器学习，人工神经网络， 生物数据 Joe G. Greener, Shaun M. Kandathil等  | 作者 赵雨亭   | 译者 陈斯信  | ………………………………