论坛元老
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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 ).mp4 31.15M
├──1.1 机器学习数据分析理论基础:特征工程与矩阵 ).mp4 93.56M
├──1.10 如何用 Python 轻松绘图:Matplotlib 基础操作与 Pandas 绘图操作(下) ).mp4 66.76M
├──1.2 机器学习软件基础:Python (Anaconda) 的安装与 Jupyter 设置 ).mp4 85.15M
├──1.3 Python 入门必学:数据类型、常用函数与控制流(上) ).mp4 36.97M
├──1.4 Python 入门必学:数据类型、常用函数与控制流(下) ).mp4 54.83M
├──1.5 Python 必学库(一):Numpy 库 与 Ndarray 基础操作 ).mp4 75.90M
├──1.6 Python 必学库(二):Pandas 库操作 与 Series、DataFrame ).mp4 78.15M
├──1.7 如何用 Python 做数据预处理(一):缺失值与重复值处理 ).mp4 89.88M
├──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 ).mp4 80.04M
├──1.9 如何用 Python 轻松绘图:Matplotlib 基础操作与 Pandas 绘图操作(上) ).mp4 49.72M
├──10. 医学统计学-线性相关与回归 ).mp4 79.93M
├──11. 医学统计学-逻辑回归 ).mp4 35.88M
├──12. 医学统计学-生存分析 ).mp4 44.81M
├──2. 医学统计学-分布类型 ).mp4 34.31M
├──2.1 做机器学习你必须要了解的 7 个基础概念 ).mp4 80.59M
├──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 ).mp4 63.50M
├──2.2 线性回归与逻辑回归:数据分析与研究设计思路(上) ).mp4 75.56M
├──2.3 线性回归与逻辑回归:数据分析与研究设计思路(下) ).mp4 31.75M
├──2.4 线性回归与逻辑回归:Python 实操演示(上) ).mp4 52.22M
├──2.5 线性回归与逻辑回归:Python 实操演示(下) ).mp4 85.98M
├──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 ).mp4 95.44M
├──2.7 决策树:数据分析与研究设计思路、Python 复现实操演示 ).mp4 81.30M
├──2.8 集成算法数据分析与研究设计思路:随机森林等 ).mp4 29.42M
├──2.9 集成算法 Python 复现实操演示:Voting、stacking、bagging、boosting ).mp4 49.45M
├──3. 医学统计学-统计描述 ).mp4 78.50M
├──3.1 数据降维分析研究设计思路:PCA 降维、核 PCA、LDA 算法 ).mp4 30.08M
├──3.2 数据降维 Python 复现实操演示:PCA 降维、核 PCA、LDA 算法 ).mp4 39.54M
├──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 ).mp4 47.10M
├──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 ).mp4 82.86M
├──4. 医学统计学-统计设计 ).mp4 143.78M
├──4.1 神经网络电脑环境搭建:Tensorflow 环境搭建实操演示 ).mp4 58.73M
├──4.10 卷积自编码器实操演示:降维、提取特征与语义分割(上) ).mp4 122.62M
├──4.11 卷积自编码器实操演示:降维、提取特征与语义分割(下) ).mp4 32.19M
├──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) ).mp4 49.65M
├──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) ).mp4 46.85M
├──4.4 神经网络实操演示:如何用 Sequential API 搭建 Sequential 模型? ).mp4 82.95M
├──4.5 神经网络实操演示:如何用 Model API 搭建 Model 模型? ).mp4 34.21M
├──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? ).mp4 69.50M
├──4.7 卷积神经网络实操演示:如何处理图片?(Matplotlib 、PIL、OPENCV、Keras等) ).mp4 42.31M
├──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? ).mp4 106.46M
├──4.9 卷积自编码器必学概念:自编码器的原理与应用范围 ).mp4 27.59M
├──5. 医学统计学-统计推断 T 检验 ).mp4 125.67M
├──5.1 图片分类神经网络介绍与计算机视觉任务介绍 ).mp4 59.18M
├──5.2 语义分割网络模型解读与实践 ).mp4 59.58M
├──5.3 PyMedicine 操作方法(非必看) ).mp4 224.26M
├──6. 医学统计学-统计推断 方差分析1 ).mp4 33.30M
├──7. 医学统计学-统计推断 方差分析2 ).mp4 193.45M
├──8. 医学统计学-统计推断 非参数检验 ).mp4 28.89M
├──9. 医学统计学-统计推断 卡方检验 ).mp4 65.47M
├──Python统计分析实战 ).zip 3.39G
├──【试听】Python 入门必学:数据类型、常用函数与控制流 ).mp4 41.39M
├──【试听】机器学习临床 SCI 思路解读 ).mp4 24.02M
├──【试听】机器学习与 Python 在临床研究中的应用 ).mp4 74.33M
├──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 ).mp4 47.63M
├──文献加餐 2:机器学习预测急性冠脉综合征后不良事件 ).mp4 157.82M
├──文献加餐 3 :基于超声的深度学习影像特征评估乳腺癌 pCR ).mp4 61.55M
└──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 ).mp4 125.63M
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