机器学习技术与实战：医学大数据深度应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] Hong Song Lin（洪松林） 著

图书标签:

• 机器学习
• 医学大数据
• 深度学习
• 数据挖掘
• 医疗健康
• Python
• 实战
• 算法
• 人工智能
• 生物信息学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111595991

版次：1

商品编码：12348087

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：333

编辑推荐

适读人群 ：1.机器学习、数据分析、智慧医疗等领域的技术人员。2.企业信息系统管理人员。
临床医学领域有海量数据，而这些大数据中蕴含着很多尚未发现的医学规律，这正是机器学习可以施展威力的地方，从临床医学大数据中挖掘、探索未知的医学特征、医学关系将为人类造福。本书介绍了作者20多年在医学领域耕耘的经验与成果，包括如何开发一套通用于医学各学科的临床医学科研平台，以及如何进行数据搜集、清洗、挖掘的实战经验。

内容简介

本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。

作者简介

洪松林(Hong Song Lin)，加拿大籍，大数据深度分析技术专家，外国专家局引智技术专家，OCP国际（加拿大）认证专家。有二十余年数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的研发和应用经验。福安易数据技术公司的创始人，带领团队走在机器学习和大数据深度分析的技术前沿，在结构化和非结构化数据挖掘、深度学习等领域，创新研发了众多领先和有效的机器学习新技术、新算法。多次受邀为全国性IT专业大会做大数据深度分析主题演讲，曾担任全国软件大会大数据论坛主持人。

目录

CONTENTS
目　　录
前言
第1章　机器学习基础1
　1.1　认识机器学习1
1.1.1　机器学习概念1
1.1.2　机器学习与生活4
1.1.3　机器学习与知识6
　1.2　机器学习应用基础6
1.2.1　事物与维度7
1.2.2　分布与关系9
1.2.3　描绘与预测12
1.2.4　现象与知识13
1.2.5　规律与因果13
　1.3　机器学习应用系统14
1.3.1　数据层14
1.3.2　算法层18
1.3.3　应用层23
1.3.4　经验积累与应用26
　1.4　无限三维嵌套空间假说26
1.4.1　一维空间26
1.4.2　二维空间26
1.4.3　三维空间27
1.4.4　突破三维空间27
1.4.5　五维空间28
1.4.6　六维空间29
　1.5　分数维度空间30
1.5.1　分数维度30
1.5.2　自相似性31
1.5.3　无限迭代32
　1.6　不确定论33
　1.7　本章小结34
第2章　数据探索35
　2.1　数据关系探索36
2.1.1　业务发现36
2.1.2　关系发现38
2.1.3　数据质量探索38
2.1.4　数据整合42
　2.2　数据特征探索43
2.2.1　数据的统计学特征43
2.2.2　统计学特征应用50
2.2.3　变量相关性探索53
　2.3　数据选择56
2.3.1　适当的数据规模57
2.3.2　数据的代表性57
2.3.3　数据的选取59
　2.4　数据处理61
2.4.1　数据标准化62
2.4.2　数据离散化63
　2.5　本章小结64
第3章　机器学习技术65
　3.1　聚类分析65
3.1.1　划分聚类（Ｋ均值）66
3.1.2　层次聚类（组平均）70
3.1.3　密度聚类75
　3.2　特性选择76
3.2.1　特性选择概念76
3.2.2　线性相关80
3.2.3　相关因子SRCF82
　3.3　特征抽取91
3.3.1　主成分分析91
3.3.2　因子分析93
3.3.3　非负矩阵因子分解94
　3.4　关联规则95
3.4.1　关联规则概念95
3.4.2　Apriori算法96
3.4.3　FP树频集97
3.4.4　提升（Lift）97
　3.5　分类和预测98
3.5.1　支持向量机98
3.5.2　Logistic回归102
3.5.3　朴素贝叶斯分类106
3.5.4　决策树112
3.5.5　人工神经网络116
3.5.6　分类与聚类的关系119
　3.6　时间序列120
3.6.1　灰色系统预测模型120
3.6.2　ARIMA模型预测126
　3.7　深度学习127
3.7.1　图像深度学习:卷积神经网络127
3.7.2　自然语言深度学习:循环神经网络141
　3.8　本章小结145
第4章　机器学习应用案例146
　4.1　特性选择的应用146
4.1.1　数据整合146
4.1.2　数据描绘147
4.1.3　数据标准化148
4.1.4　特性选择探索148
　4.2　分类模型的应用——算法比较154
4.2.1　数据整合154
4.2.2　数据描绘155
4.2.3　数据标准化156
4.2.4　特性选择探索156
4.2.5　分类模型160
　4.3　算法的综合应用——肿瘤标志物的研究161
4.3.1　样本选取161
4.3.2　癌胚抗原临床特征主题分析165
4.3.3　癌胚抗原临床特征规则分析169
4.3.4　癌胚抗原临床特征规则的比较分析173
4.3.5　癌胚抗原相关因子分析174
4.3.6　不同等级癌胚抗原组差异分析177
　4.4　本章小结180
第5章　机器学习应用系统开发181
　5.1　IMRS的设计思路181
5.1.1　IMRS核心功能设计182
5.1.2　IMRS主要功能184
5.1.3　IMRS的模块设计和应用实现185
5.1.4　IMRS的评估方法194
　5.2　机器学习应用系统：IMRS技术设计199
5.2.1　对数据源的分析200
5.2.2　IMRS的总体设计203
　5.3　IMRS异常侦测模型的开发210
5.3.1　异常侦测模型的功能展示211
5.3.2　技术开发要点214
　5.4　IMRS特征抽取模型的开发221
5.4.1　特征抽取模型的功能展示221
5.4.2　技术开发要点221
　5.5　IMRS的算法开发232
5.5.1　相关因子算法SRCF的实现232
5.5.2　朴素贝叶斯分类算法的实现237
　5.6　本章小结241
第6章　机器学习系统应用（一）：结构数据挖掘242
　6.1　分布探索243
6.1.1　两维度聚类模型应用243
6.1.2　高维度聚类模型应用248
　6.2　关系探索249
6.2.1　关联规则的应用249
6.2.2　特性选择的应用252
　6.3　特征探索257
6.3.1　不稳定心绞痛的特征总结258
6.3.2　动脉硬化性心脏病的临床特征262
　6.4　异常探索264
6.4.1　生理指标的异常侦测264
6.4.2　异常侦测模型的比较267
　6.5　推测探索268
　6.6　应用系统的高级应用269
6.6.1　异常侦测的高级用法270
6.6.2　关联规则的高级应用274
　6.7　本章小结278
第7章　机器学习系统应用（二）：非结构数据挖掘280
　7.1　文本挖掘技术280
7.1.1　文本分词算法280
7.1.2　文本相似性算法283
7.1.3　文本聚类算法287
7.1.4　文本分类算法290
　7.2　文本数据挖掘在医学上的应用293
7.2.1　医学自然文本挖掘的应用293
7.2.2　医学自然文本挖掘的方法294
7.2.3　医学自然文本挖掘的相关技术295
7.2.4　医学自然文本挖掘系统的实现295
　7.3　文本分词的实现296
7.3.1　专业语料库与分词算法的结合297
7.3.2　专业分词库的自完善297
　7.4　文本智能搜索298
7.4.1　文本相似性搜索298
7.4.2　文本相关性搜索299
　7.5　文本聚类与分类的应用299
7.5.1　文本聚类应用300
7.5.2　文本分类应用302
　7.6　文本主题提取应用303
　7.7　本章小结305
第8章　基于机器学习的人工智能应用306
　8.1　基于大数据和机器学习的人工智能306
8.1.1　广义大数据306
8.1.2　人工智能307
8.1.3　基于大数据的人工智能应用308
8.1.4　基于小数据的人工智能应用311
　8.2　人工智能的应用：智能医学诊断系统314
8.2.1　智能诊断推理机314
8.2.2　临床智能诊断的实现319
8.2.3　临床智能诊断的应用321
8.2.4　临床智能诊断的验证：基于群体特征的个案临床评估323
　8.3　混沌人工智能325
8.3.1　混沌理论325
8.3.2　人类大脑的混沌性327
8.3.3　大脑混沌性的应用328
8.3.4　人工智能大脑展望332
　8.4　本章小结333

前言/序言

PREFACE前　　言什么是机器学习？现在恐怕无需再做基本概念解释了。在本书中，我们谈机器学习的实用技术。我们知道，有了数据，就要做很多分析工作。其中很常见的、很基本的一个分析是，针对目标变量，我们需要从大量的候选变量（可能是几百个、几千个）中，探索、发现哪些变量与目标变量具有较强的广义相关性。我们可能应用很多不同的算法，一一对每个候选变量与目标变量进行相关性探索尝试，可有时还是没能找到一个有显著相关性的变量。不少人可能都觉得没办法了。但是，没有找到显著的独立相关变量，不意味着不存在任何相关变量了，数据中有可能存在着多个变量组合与目标变量具有较强的相关性（多变量相关组），或者说，与目标变量具有较强相关性的某个变量在数据中被“拆分”成了多个与目标变量不具有较强相关性的分变量。那么，在几百个甚至成千上万个候选变量中，如何有效地找到一个或多个多变量相关组呢？这是机器学习技术与工程实践中一个典型的深入课题。解决这个问题，就像下围棋一样，棋局太多、变化太多，着法也太多。机器学习中类似的分析课题有很多，这需要我们不断地探索、不断地实践、不断地创新、不断地积累，以便在千变万化的“棋局”中找到解决之道、制胜之道！
机器学习作为一种自动化、智能化的深度分析技术，从更高的层面上讲，其目的就是要从由数据代表的真实世界事物中探索和挖掘潜在规律和隐含机理，因此，机器学习除了是一门实用的应用技术外，它的发展前沿还是奥秘揭示、知识发现、科学探索！更高瞻远瞩一些，机器学习随着理论和实践的不断深入，已经不再是原先狭义的“数据利用”和“知识发现”了，正在越来越深入到数学发现、甚至哲学发现以及科学发现了。例如，机器学习通常从刻画客观事物的各类大数据中挖掘出内在的规律，并期望能得到可靠、精准的可预测性结果。但是，随着机器学习应用和研究的深入，我们发现了大量不可预测的现象与问题。通常，技术人员会想是数据出现了问题？还是算法出现了问题？因为人们的传统思维通常是建立在确定性理论基础之上的。但是，科学家们已经越来越多地意识到、甚至认识到了世界上大量不确定性现象的客观存在。
那么，数据中出现的这种不可预测性，很可能是由不确定性系统产生的。现实世界中，除了我们认识到的确定性系统之外，还存在着很多不确定性系统，这些系统中拥有大量的非线性的、无序的现象和事物。例如，量子力学中的不确定性原理、混沌学中确定性系统中的无序随机性，都属于不确定性，也就是说，至少是目前技术水平下，是不可预测的。但是，系统中存在着混沌性和无序性，并不意味着无规律性。实际上，很多系统中的非线性无序状态中蕴含着许多规律性，只不过现代的理论和技术比较有限，尚不能很好地认识和应用这些规律。例如，混沌学中洛伦茨奇异吸引子是一个美丽的无序状态，它是有规律的，数据的表现貌似随机，但却遵循着一定之规（数学模型）。
实际上，除了混沌学发现了大量的无序现象外，还有其他学科涉及不确定性系统的研究，例如，概率论也是研究无序（随机）问题的一个分支学科。无序（随机）与有序（确定）是相对的，而不同的无序（随机）之间是相对的。以上都体现了系统的不确定性，由数据表达的时候，就出现了不可预测性。这就需要机器学习或者数据挖掘的理论、技术与实践还要不断创新和发展。因此，我们说，机器学习在现在和未来，作为现实世界科学探索的一个工具和技术，将不断地探索和发现包括不确定性系统产生的大量客观规律，以便更好地服务于各行各业的应用实践!我们在本书中尽可能将理论与实践相结合，既重于实践应用又深入理论原理。理论是灰色的，而实践则是最鲜活的。本书是机器学习应用方面的书籍，我们希望尽可能多讲些实践和案例，并多用图画、图表说明大部分的机器学习原理和应用，让读者更能贴近实际。
本书主要内容第1章“机器学习基础”介绍机器学习应用的基础内容，希望能快速引领读者进入机器学习领域。该章包括机器学习中一些基本概念，如数据的“形状”、机器学习要素等；机器学习的应用概念，如事物与维度、分布与关系、描绘与预测、现象与知识、规律与因果；机器学习基础概念，如无限三维嵌套空间，分数维度空间，不确定论等。
第2章“数据探索”介绍机器学习应用活动的前期工作，即数据探索和数据准备工作，包括数据关系探索、数据特征探索、数据选择、数据处理。
第3章“机器学习技术”介绍机器学习的算法，一个好的、合适的算法在机器学习应用项目中起着至关重要的作用。本书从实际应用出发，介绍一些比较经典的算法，也包括一些我们为应用编写的新算法，以及一些算法流程，算法包括聚类分析、特性选择、特征抽取、关联规则、分类和预测、时间序列、深度学习等。
第4章“机器学习应用案例”介绍应用上一章中提到的一些算法开发商业应用的案例。这些案例不仅体现了算法的实践应用，也展现了机器学习应用各个环节的工作内容。该章将主要介绍特性选择模型的应用、分类模型的应用等。
第5章“机器学习应用系统开发”介绍智能医学科研系统IMRS的设计

深入探索数据世界的无限可能：一本关于信息挖掘与智能决策的实用指南 在这个信息爆炸的时代，海量数据的涌现为我们理解世界、驱动创新提供了前所未有的机遇。然而，如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，进而转化为实际的行动和智能的决策，已成为摆在我们面前的重大挑战。本书旨在成为您深入探索数据世界、解锁其无限可能性的得力助手。我们不局限于特定的应用领域，而是聚焦于那些驱动数据分析和人工智能发展的核心技术与方法论，旨在帮助读者建立一套扎实的理论基础和丰富的实践经验，从而能够自信地应对各种数据驱动的难题。 第一部分：数据之源与理解之道——夯实基础，洞察本质 在数据驱动的旅程中，首要任务是对数据的来源、特性以及潜在的价值有深刻的理解。本部分将引导您系统地认识不同类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。我们将探讨数据采集的多种途径，从传感器网络、社交媒体到科学实验，以及不同采集方式带来的数据质量问题与挑战。 理解数据不仅仅是认识它的形态，更在于把握它的内在含义。因此，本部分将重点讲解数据预处理的关键步骤，这是任何有效数据分析工作的基础。您将学习如何处理缺失值，是直接删除、插补还是利用更高级的模型进行预测？如何识别和处理异常值，它们是数据录入错误还是隐藏的稀有事件？如何进行特征工程，从原始数据中提取出对模型更有意义的表示，例如将日期时间分解成年、月、日、星期等，或者对文本进行分词、词性标注、去除停用词等。此外，我们还会讨论数据转换和归一化的重要性，确保不同尺度的数据能够公平地参与到分析模型中，避免某些特征因数值过大而主导模型学习。 理解数据背后的分布和模式是发现洞察的关键。本部分将引入描述性统计和探索性数据分析（EDA）的强大工具。您将学会使用均值、中位数、方差、标准差等统计量来概括数据的中心趋势和离散程度，并通过直方图、箱线图、散点图等可视化手段直观地展现数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的关联性。EDA不仅是发现规律的过程，也是形成假设、指导后续建模方向的重要环节。我们将强调如何通过可视化发现数据中的模式、趋势、周期性和异常，以及如何利用这些发现来提出有价值的问题。 第二部分：模型之基与算法之翼——构建智能，预测未来 掌握了数据的奥秘，接下来的关键在于构建能够从数据中学习并做出预测或决策的模型。本部分将系统地介绍机器学习的核心概念和常用算法，涵盖从监督学习、无监督学习到强化学习的广泛范畴。 在监督学习方面，您将深入理解回归和分类两大类任务。对于回归任务，我们将探讨线性回归、多项式回归等基础模型，以及岭回归、Lasso回归等正则化方法，以应对过拟合问题。对于分类任务，您将学习逻辑回归、支持向量机（SVM）的原理及其在二分类和多分类问题中的应用。此外，我们还会详细讲解决策树及其集成方法，如随机森林和梯度提升树（GBDT），这些算法在处理复杂非线性关系和提高模型鲁棒性方面表现出色。您还将接触到朴素贝叶斯分类器，理解其在文本分类等领域的优势。 无监督学习是探索数据内在结构、发现隐藏模式的有力工具。本部分将重点介绍聚类算法，如K-Means、DBSCAN，它们能够将相似的数据点分组，帮助我们发现数据中的自然群体。您还将学习降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，它们可以将高维数据映射到低维空间，便于可视化和提高后续模型的效率。此外，关联规则挖掘（如Apriori算法）也将被介绍，它能帮助我们发现数据项之间的有趣关系，常用于购物篮分析等场景。 随着深度学习的兴起，本部分将扩展到神经网络的领域。您将了解感知机、多层感知机（MLP）的基本结构，以及激活函数、损失函数、反向传播等核心概念。我们将详细讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别和处理中的强大能力，以及循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理（如自然语言处理、时间序列分析）中的独特优势。您还将了解Transformer模型及其在NLP领域的革命性影响。 在模型构建过程中，模型评估与选择至关重要。本部分将详细讲解各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并阐述它们在不同任务和场景下的适用性。您将学习如何使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，避免模型在训练数据上表现良好而在新数据上失效。此外，我们将讨论超参数调优的重要性，以及网格搜索、随机搜索等常用方法，以找到最佳的模型配置。 第三部分：实战之道与落地之策——从理论到应用，驱动价值 理论知识的掌握最终需要转化为解决实际问题的能力。本部分将聚焦于将机器学习技术落地应用的关键环节，强调从项目启动到部署维护的整个生命周期。 我们将深入探讨数据科学项目的生命周期，包括问题定义、数据收集、数据探索、特征工程、模型选择与训练、模型评估、模型部署以及模型监控。您将学习如何将模糊的业务需求转化为可执行的数据科学问题，并了解在不同行业和领域中，数据科学项目可能遇到的典型挑战与应对策略。 在模型部署方面，我们将探讨将训练好的模型集成到现有系统中的多种方式，包括RESTful API、批处理预测、嵌入式部署等。您将了解模型服务化的概念，以及如何利用Docker、Kubernetes等技术实现模型的弹性伸缩和高可用性。 成功的机器学习应用不仅在于模型的性能，还在于其对业务的实际影响。本部分将强调结果解释与沟通的重要性。您将学习如何利用可解释性AI（XAI）技术，如SHAP、LIME，来理解模型的决策过程，并将其以清晰、易懂的方式传达给非技术背景的利益相关者。我们将探讨如何将数据驱动的洞察转化为具体的业务建议，并衡量模型带来的商业价值。 此外，我们还将讨论模型监控与持续改进。一旦模型部署上线，持续的监控是必不可少的。您将学习如何监测模型的性能漂移、数据漂移，以及何时需要重新训练或更新模型。我们还将介绍A/B测试等方法，用于评估不同模型版本或策略的效果，以实现模型的持续优化和迭代。 本书的价值与展望 本书的目标是为您提供一个全面、深入的学习路径，让您能够理解机器学习的原理，掌握各种实用算法，并具备将这些技术成功应用于实际问题的能力。我们强调理论与实践相结合，通过详细的解释、清晰的逻辑和丰富的案例（虽不限于特定领域，但会引用通用场景来阐述方法），帮助您在数据驱动的时代乘风破浪。 无论您是希望在现有工作中运用数据智能，还是打算进入数据科学领域，本书都将成为您宝贵的参考。我们将帮助您培养数据敏感性，提升解决复杂问题的能力，并最终赋能您做出更明智、更具前瞻性的决策，在信息世界中发掘并实现无限的商业与科学价值。这本书将是您开启智能数据之旅，探索数据无限潜能，并最终实现数据驱动创新的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我这个在医疗行业摸爬滚打多年的从业者提供了一个宝贵的学习机会。我一直关注着机器学习在医疗领域的应用前景，但苦于缺乏系统性的指导和实践经验。这本书“机器学习技术与实战”的定位，让我看到了将理论知识转化为实际操作的可能性。“医学大数据深度应用”更是直击我关注的核心——如何有效利用海量的、复杂的医学数据来提升诊断效率、优化治疗方案、甚至预测疾病的发生。我非常希望能在这本书中找到关于数据预处理、特征工程、模型选择与评估等方面的详细讲解，特别是针对医学数据的特点，有哪些特殊的技巧和方法。此外，对于一些新兴的机器学习技术，比如强化学习在个性化治疗中的应用，或者图神经网络在疾病传播预测中的作用，如果书中能有所涉及，那将是锦上添花。我渴望能够通过这本书，真正掌握一套行之有效的医学大数据分析方法论，并将所学应用到我的工作中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面选用了深邃的蓝色和银色的字体，整体给人一种科技感与严谨感并存的印象，这倒挺符合“深度应用”这个主题的。翻开第一页，纸张的质感也相当不错，摸起来不粗糙，印刷清晰，目录的排布也比较直观，能快速了解到全书的章节划分和大致内容脉络。我尤其喜欢的是它附带的光盘，上面似乎集成了不少实用的代码示例和数据集，这对于想要动手实践的读者来说，无疑大大降低了门槛，省去了不少搜索和配置环境的时间。封面上的“机器学习技术与实战”几个字，也预示着这本书理论与实践相结合的特点，这一点我非常看重。毕竟，理论讲得再天花乱坠，最终还是要落到实处，看能不能解决实际问题。封面下方若隐若现的医学相关图案，则巧妙地暗示了其应用的领域，让人对内容产生了一定的好奇心。总的来说，从这本书的外在表现来看，它确实是一本用心制作的图书，无论是从阅读体验还是实用价值上，都给人留下了不错的初步印象。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它对于“实战”的强调，我个人就属于那种喜欢边学边做的人，纯理论的书籍很容易让我感到枯燥乏味，而这本书从封面上就点明了“实战”二字，并且还特别提到了“深度应用”，这让我对接下来的学习充满期待。我猜想书中一定包含了大量实际案例的分析，并且很可能提供了详细的代码实现步骤，甚至可能会有现成的算法模型供我们参考和修改。尤其是在医学大数据这个领域，其应用的复杂性和特殊性意味着理论的学习必须与实际的数据和场景相结合，才能真正掌握精髓。如果书中能够详细剖析一些经典的医学大数据分析项目，比如疾病预测、药物研发、影像识别等方面，并且能够清晰地解释其中的关键技术点和实现细节，那这本书的价值就太大了。我非常希望书中能够提供一些指导性的建议，帮助读者在面对海量、异构的医学数据时，能够有清晰的思路和有效的方法去处理和分析，从而挖掘出有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，“机器学习技术与实战”以及“医学大数据深度应用”这几个关键词，让我联想到这本书可能会深入探讨一些前沿的机器学习算法，并且会结合医学领域的具体需求，提供一些创新性的解决方案。例如，在医学影像分析方面，我非常期待书中能介绍一些最新的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）在医学图像分割、病灶检测等方面的应用，以及如何通过迁移学习等技术来解决医学数据标注不足的问题。此外，在基因组学、蛋白质组学等生物信息学领域，我也希望书中能有相关的案例分析，例如如何利用机器学习模型来预测疾病风险、发现新的生物标志物等。更重要的是，我希望书中能够不仅仅停留在介绍算法和案例，更能深入探讨在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据的隐私保护、模型的解释性、以及如何将模型部署到实际的医疗系统中等问题，并提供一些切实可行的解决思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题充满了吸引力，尤其是“深度应用”这几个字，让我预感到这不会是一本浅尝辄止的教材。我尤其看重“实战”二字，这意味着我能够从中获得实际操作的指导，而不仅仅是理论上的概念。我期待书中能够清晰地阐述机器学习在医学大数据领域的一些关键技术，比如如何处理不平衡数据集、如何进行特征选择以应对高维度数据、以及如何选择适合不同医学问题的模型。更重要的是，我希望书中能提供一些具体的应用案例，并且能够详细介绍这些案例的实现过程，包括数据来源、预处理步骤、模型构建、训练过程以及最终的评估结果。例如，如果书中能介绍如何利用机器学习来辅助诊断罕见病，或者如何通过分析电子病历数据来预测患者的复发风险，这将是我非常感兴趣的内容。我更希望书中能够触及到一些比较前沿的技术，比如联邦学习在保护医学数据隐私方面的应用，或者自然语言处理在分析医学文献和报告中的作用。