零基础入门机器学习临床 SCI（完结）
零基础入门机器学习临床 SCI（完结）├──机器学习Python实战与 SCI 发表资料
├──1. 医学统计学课程发刊词 ）.mp431.15M
├──1.1 机器学习数据分析理论基础：特征工程与矩阵 ）.mp493.56M
├──1.10 如何用 Python 轻松绘图：Matplotlib 基础操作与 Pandas 绘图操作（下） ）.mp466.76M
├──1.2 机器学习软件基础：Python （Anaconda） 的安装与 Jupyter 设置 ）.mp485.15M
├──1.3 Python 入门必学：数据类型、常用函数与控制流（上） ）.mp436.97M
├──1.4 Python 入门必学：数据类型、常用函数与控制流（下） ）.mp454.83M
├──1.5 Python 必学库（一）：Numpy 库 与 Ndarray 基础操作 ）.mp475.90M
├──1.6 Python 必学库（二）：Pandas 库操作 与 Series、DataFrame ）.mp478.15M
├──1.7 如何用 Python 做数据预处理（一）：缺失值与重复值处理 ）.mp489.88M
├──1.8 如何用 Python 做数据预处理（二）：分类变量与常见数据汇总操作 ）.mp480.04M
├──1.9 如何用 Python 轻松绘图：Matplotlib 基础操作与 Pandas 绘图操作（上） ）.mp449.72M
├──10. 医学统计学-线性相关与回归 ）.mp479.93M
├──11. 医学统计学-逻辑回归 ）.mp435.88M
├──12. 医学统计学-生存分析 ）.mp444.81M
├──2. 医学统计学-分布类型 ）.mp434.31M
├──2.1 做机器学习你必须要了解的 7 个基础概念 ）.mp480.59M
├──2.10 交叉验证与网格搜索：研究设计思路与 Python 复现实操演示 ）.mp463.50M
├──2.2 线性回归与逻辑回归：数据分析与研究设计思路（上） ）.mp475.56M
├──2.3 线性回归与逻辑回归：数据分析与研究设计思路（下） ）.mp431.75M
├──2.4 线性回归与逻辑回归：Python 实操演示（上） ）.mp452.22M
├──2.5 线性回归与逻辑回归：Python 实操演示（下） ）.mp485.98M
├──2.6 支持向量机：数据分析与研究设计思路、Python 复现实操演示 ）.mp495.44M
├──2.7 决策树：数据分析与研究设计思路、Python 复现实操演示 ）.mp481.30M
├──2.8 集成算法数据分析与研究设计思路：随机森林等 ）.mp429.42M
├──2.9 集成算法 Python 复现实操演示：Voting、stacking、bagging、boosting ）.mp449.45M
├──3. 医学统计学-统计描述 ）.mp478.50M
├──3.1 数据降维分析研究设计思路：PCA 降维、核 PCA、LDA 算法 ）.mp430.08M
├──3.2 数据降维 Python 复现实操演示：PCA 降维、核 PCA、LDA 算法 ）.mp439.54M
├──3.3 聚类算法分析研究设计思路：高斯混合模型、层次聚类算法等 ）.mp447.10M
├──3.4 聚类算法 Python 复现实操演示：高斯混合模型、层次聚类算法等 ）.mp482.86M
├──4. 医学统计学-统计设计 ）.mp4143.78M
├──4.1 神经网络电脑环境搭建：Tensorflow 环境搭建实操演示 ）.mp458.73M
├──4.10 卷积自编码器实操演示：降维、提取特征与语义分割（上） ）.mp4122.62M
├──4.11 卷积自编码器实操演示：降维、提取特征与语义分割（下） ）.mp432.19M
├──4.2 神经网络必学概念：神经网络是什么？激活函数与正则化是什么？（上） ）.mp449.65M
├──4.3 神经网络必学概念：神经网络是什么？激活函数与正则化是什么？（下） ）.mp446.85M
├──4.4 神经网络实操演示：如何用 Sequential API 搭建 Sequential 模型？ ）.mp482.95M
├──4.5 神经网络实操演示：如何用 Model API 搭建 Model 模型？ ）.mp434.21M
├──4.6 卷积神经网络必学概念：卷积神经网络是什么？卷积层与池化层是什么？ ）.mp469.50M
├──4.7 卷积神经网络实操演示：如何处理图片？（Matplotlib 、PIL、OPENCV、Keras等） ）.mp442.31M
├──4.8 卷积神经网络实操演示： 如何做数据处理与卷积神经网络搭建？ ）.mp4106.46M
├──4.9 卷积自编码器必学概念：自编码器的原理与应用范围 ）.mp427.59M
├──5. 医学统计学-统计推断 T 检验 ）.mp4125.67M
├──5.1 图片分类神经网络介绍与计算机视觉任务介绍 ）.mp459.18M
├──5.2 语义分割网络模型解读与实践 ）.mp459.58M
├──5.3 PyMedicine 操作方法（非必看） ）.mp4224.26M
├──6. 医学统计学-统计推断 方差分析1 ）.mp433.30M
├──7. 医学统计学-统计推断 方差分析2 ）.mp4193.45M
├──8. 医学统计学-统计推断 非参数检验 ）.mp428.89M
├──9. 医学统计学-统计推断 卡方检验 ）.mp465.47M
├──Python统计分析实战 ）.zip3.39G
├──【试听】Python 入门必学：数据类型、常用函数与控制流 ）.mp441.39M
├──【试听】机器学习临床 SCI 思路解读 ）.mp424.02M
├──【试听】机器学习与 Python 在临床研究中的应用 ）.mp474.33M
├──文献加餐 1：深度卷积神经网络分析CT影像预测心血管风险 ）.mp447.63M
├──文献加餐 2：机器学习预测急性冠脉综合征后不良事件 ）.mp4157.82M
├──文献加餐 3 ：基于超声的深度学习影像特征评估乳腺癌 pCR ）.mp461.55M
└──文献加餐 4 ：nnU-Net：一种基于深度学习的可自我调节的生物医学影像语义分割的方法 ）.mp4125.63M
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零基础入门机器学习临床 SCI（完结）
零基础入门机器学习临床 SCI（完结） 看到这帖子真是高兴！ 真是难得给力的帖子啊。