论文复现机器学习模型案例大本营（经典收藏）
1.机器学习论文重要性
论文，专利对于同学发展不言而喻。论文不通过，没法毕业，没法毕业就拿不到毕业证，工作也没法找。发表论文数量和质量有利于工作升迁，评职称就需要在核心期刊发布论文。
在数字经济时代，诸多论文离不开统计和建模。统计学和机器学习模型可以解决诸多历史遗留难题。目前美国大型药厂应用机器学习算法，自动寻找靶点，传统药品研发周期从几十年缩短到几年或几个月。传统银行人工贷款审核周期长，目前风控模型实现自动化审批，秒贷放款。
机器学习建模应用于各行各业，有医疗，金融，销售推荐，音乐和视频推荐，科研，工业应用，模型竞赛等等。
在论文泛滥的年代，机器学习相关论文受到欢迎，在SCI，NCBI，Nature的通过率普遍高于其他泛泛而谈的论文。
如下图，人工智能这几个重点领域的国际顶会在 2020 年共计收到42683 篇论文投稿。从子领域来看，机器学习、计算机视觉、自然语言处理三个子领域会议收到的论文投稿总量较多，反映出这些领域的论文研究成果丰硕。
2.发表论文时是否遇到下述困惑？
论文不知道怎么选题？选的题目不知道是否合理，正确？
论文找不到合适数据集？
经典案例如何复现？
论文创新点找不到？
互联网上机器学习信息残次不齐，错误百出，无法验证，是否应该引用？
没有专业知识，不清楚论点，论据描述是否正确？
论文被审核时候提出诸多质疑，不知道如果回复？
计算机编程环境不知道如何搭建？
代码抽查，心急如焚？
时间不够，论文作业马上要交？
老师出题太专业，一头雾水？
大家好，我是Toby老师，持牌照金融公司模型专家，曾担任国内最大医药数据库负责人，和百度，腾讯，阿里巴巴，中科院等平台和医疗科研机构有项目合作。我已辅导过上千名学员论文作业，曾帮助诸多自称焦虑同学通过论文答辩。上述问题是我和同学沟通时候总结常见问题。
很多同学在论文审核时遇到各种质疑，例如论文建模样本量太小，模型说服力不足；论文创新点不足，体现不出高大上水平；模型绘图老师不满意，要求修改。很多学生被问的不知所措。如果学生没有丰富经验和专业人士指导，通过率并不高。
经过多次和同学交流，从选题，查文献寻找创新点，行文，查重复，交稿，到答辩这个流程来看，诸多同学首先卡在选题和创新点环节上。例如支持向量，逻辑回归等算法，已经有大量相关论文。如果找不到创新点，老师会看厌倦。
3.解决方案
（1）如果同学时间不急，有一定基础，可报名课程自主学习解决问题。
（2）如果用户时间紧急，想得到专业快速指导，可选择一对一辅导。
（1）报名课程自主学习解决问题
我们团队花了五年时间，给大家准备了专业机器学习建模完整流程教程，课时500+，定期更新近年流行机器学习算法和工具包，全部看完，写多篇优秀论文得心应手。
金融风控模型场景
《python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课》包含大量经典金融风控模型案例复现，包括德国信用评分German credit，国内企业信用评级（真实江苏城投企业数据），give me some credit, 美国p2p鼻祖lendingclub数据集等等，实战案例不断更新。
生物医药场景
《python机器学习生物信息学》包含大量经典生物医药疾病诊断模型，包括乳腺癌，糖尿病，新冠病毒COVID-19，过敏食物，rdkit化学分子式溶解度预测模型，空气质量预测模型等等，实战案例不断更新。
（2）一对一专业辅导
需要专业辅导同学可访问机器学习论文复现网站查找你感兴趣案例。网站里每个案例提例数据集和python脚本实现方案。
此网址收藏更多机器学习论文复现案例，并不断更新，具体信息可查看
论文复现机器学习模型案例大本营（收藏）
用户不需要了解数学，统计学，机器学习，编程等知识即可获取想要结果。
我们团队根据十年多建模积累专业经验自动帮助用户寻找最优算法，自动化数据预处理；自动化调参；专业化多角度模型验证；生成专业模型报告，图文并茂；
我方模型开发质量远高于互联网上公开模型性能，例如金融风控give me some credit案例，互联网上模型AUC为0.85左右，且数据预处理，异常值和变量筛选等环节错误百出，并被大量转载；我方模型AUC可达到0.92以上，调参后还有提升空间，数据预处理，变量筛选，异常值等环节有专业处理流程。
我方团队还可提供远程支持，远程协助小白用户搭建和调试好编程环境，用于应付老师代码抽查。这节省用户大量调研时间，省时省事。
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