论文_毕业设计复现机器学习模型案例大本营(收藏)
1.机器学习论文重要性
论文,毕业设计对于同学发展不言而喻。论文毕设不通过,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,毕业设计时是否遇到下述困惑?
不知道怎么选题?选的题目不知道是否合理,正确?
找不到合适数据集?
经典案例如何复现?
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,毕设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
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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