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机器学习是通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息的算法，该算法能够从某过程或者环境的位置特征中学到有关信息，并且能够把学到的信息用于未来的估计、分类或者决策当中，以便改进系统的学习性能。本文介绍了一种以机器学习为依托的医生总检模型，该模型以各个分科检查以及历次分科检查的数据为基础，对这些数据首先进行预处理、形成特征，然后根据特征创建总检模型。