论文复现机器学习模型案例（收藏）

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。

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，重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司创始人，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。

《论文复现机器学习模型案例》课程，大家可以点击下面视频详细了解。

部分课程目录如下

我方可提供下述-金融风控模型案例

1.德国信用数据集Germancredit

2.银行give me some credit数据集

3.美国lendingclub数据集，p2p鼻祖，现为金融科技公司

4.中国移动用户信用智能评分数据集

5.江苏城投企业数据集，企业信用评级模型

6.home credit default risk（捷信违约风险)

7.电信用户流失数据集

8.汽车金融申请评分卡数据集

9.美国Prosper数据集，P2P在线借贷平台网站

10.美国好事达保险公司数据集

11.新网银行模型竞赛数据集（本科+研究生赛道）

12.银行信用卡用户流失数据集

13.银行内部个人信贷数据集

14.国内企业信用评级数据集

15.联想p2p子公司信贷数据集

16.招商银行信贷数据集

17.拍拍贷数据集

我方可提供下述-生物医药模型案例

0.新冠病毒COVID-19数据集

1.糖尿病数据集

2.心脏病数据集

3.乳腺癌患者数据集

4.乳腺癌细胞数据集

5.肝炎数据集

6.高血压数据集

7.结肠癌基因数据集

8.克罗恩数据集

9.免疫细胞基因数据集

10.化学分子溶解度数据集

11.中药材数据集

12.中药方剂数据集

13.藏药数据集

14.各国药典数据集

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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。有需求朋友可以给up留言。

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