在生物学领域中包含高通量技术在近年来产生了大量的生物数据。现在，将这些巨大的数据转化为知识是计算生物学中的主要挑战。传统的数据分析方法未能执行任务。因此，研究人员正在转向基于机器学习的方法，用于分析高维大数据。在机器学习中，一旦使用训练数据集培训模型，它可以应用于独立的测试数据集。在当前时代，深度学习算法进一步促进机器学习在包括植物病毒学的几种生物领域中的应用。考虑到在理解植物病毒学中应用机器学习的重大进展，这一综述突出了关于机器学习的介绍笔记，并全面探讨了机器学习在诊断病毒疾病中的趋势和前景，了解宿主病毒的相互作用和植物病毒的出现。
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