目录
1.机器学习论文重要性
2.发表论文遇到的困惑
3.推荐论文解决方案
3.1 报名课程自主学习
3.2 一对一辅导
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。
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。
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。
2.发表论文时是否遇到下述困惑？
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论文不知道怎么选题？
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论文创新点找不到？
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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？
4.论文被审核时候提出诸多质疑，不知道如果回复？
经过多次和用户交流，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，诸多同学都卡在选题和创新点环节上。
我花了五年时间，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。资料的设计者是持牌照金融公司模型专家，发明机器学习算法专利，报名教程用户多为中国，美国，加拿大，澳大利亚等国家财经院校的博士生导师，高校博士，学生。为他们写论文和专利提供了大量参考资料。还有金融领域职场员工也报名课程解决工作建模难题或为之后转模型岗做学习准备。他们来自银行，金融科技，消费金融，信贷等公司。
3.推荐论文解决方案
3.1.如果学员时间时间不急，有一定编程基础，建议通过报名课程自主学习。
3.1.1金融风控建模教程：
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3.1.2.生物医药场景
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