莫烦Python机器学习

92年湖南沫凡小哥把自己的自学体会和感悟总结成了一系列的视频，无偿分享给大家，只看下面这些精美的图片就让人忍不住去学习下背后更强大的知识了。希望大家多多支持小哥创作。

点击链接 https://morvanzhou.github.io/about/ 或后台回复 莫烦，即可访问相应的视频教程。（更多相关教程见文末链接）

这个为生信学习打造的开源 Python 文字教程真香！！！

这个为生信学习和生信作图打造的开源R教程真香！！！

这个为生信学习打造的开源Linux教程真香！！！

莫烦Python系列都是进阶课，适合有一定Python3基础的朋友。如果大家还徘徊在入门阶段或更关注Python3在生信领域的使用，请访问

http://bioinfo.ke.qq.com 

（或点击 阅读原文 访问）。里面有Python，R，Linux，扩增子视频。(转录组视频之前上传出现了问题，正在更新中)

机器学习系列教程

从随机森林开始，一步步理解决策树、随机森林、ROC/AUC、数据集、交叉验证的概念和实践。

文字能说清的用文字、图片能展示的用、描述不清的用公式、公式还不清楚的写个简单代码，一步步理清各个环节和概念。

再到成熟代码应用、模型调参、模型比较、模型评估，学习整个机器学习需要用到的知识和技能。

1. 机器学习算法 - 随机森林之决策树初探（1）

2. 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（2）

3. 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（3）

4. 机器学习算法-随机森林之理论概述

5. 随机森林拖了这么久，终于到实战了。先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。

6. 机器学习算法-随机森林初探（1）
   

7. 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值

8. 机器学习 - 训练集、验证集、测试集

9. 机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证

10. 一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧

11. 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1）

12. Caret模型训练和调参更多参数解读(2)

13. 机器学习相关书籍分享

14. 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式

15. 送你一个在线机器学习网站，真香！

16. UCI机器学习数据集

17. 机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1）

18. 机器学习第18篇 - 基于随机森林的Boruta特征变量筛选（2）

19. 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包

20. 机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林

21.  机器学习第21篇 - 特征递归消除RFE算法 理论

22. RFE筛选出的特征变量竟然是Boruta的4倍之多

23. 更多特征变量却未能带来随机森林分类效果的提升

24. 一图感受各种机器学习算法