丁香園周支瑞臨床預測模型構建&機器學習R語言進階視頻課程45集帶課件百度云網盤下載學習

R語言機器學習課程，本課程共7.67 GB

醫學終身會員路徑：2022年教程網新增醫學課程/西醫/1月/醫學臨床科研課程/003/004丁香園臨床預測模型構建&機器學習（R語言進階）

不寫綜述或Meta分析、不做基礎實驗，也能完成SCI？

可以，利用臨床數據構建臨床預測模型不失為一個有效的途徑。

利用參數、半參數或機器學習的算法構建臨床預測模型（Clinical PredictionRules, CPRs）在醫學研究領域廣受重視，也是將臨床資料向臨床應用轉化的重要方法之一。

很多團隊都在嘗試建立各種各樣的疾病診斷或是治療的預測模型，發表的相關文章數也逐年遞增。但是臨床預測模型的很多理論特別是軟件實現方法又較難自學。

因此我們特邀醫學統計大咖繼續從臨床醫生的視角講解基于 R 語言的臨床預測模型構建和機器學習算法在醫學中的運用。

課程特點

1. 講師周支瑞作為一名臨床醫生，更了解學員需求，知道哪些是學員想掌握的，哪些是會超出學員能力范圍的。

2. 課堂教學使用材料均為實戰數據，深入講授醫學統計分析的新方法、難方法，帶你占領數據分析的制高點。

課程目錄

0 臨床預測模型簡介及課程內容概要.mp4

1.1 Logistic回歸.mp4

1.2 泊松回歸.mp4

2.1 無序多分類Logistic回歸.mp4

2.2 等級Logistic回歸.mp4

3.1 Logistic回歸建模.mp4

3.2 判別分析.mp4

4.1 傾向性匹配得分(PSM)分析.mp4

5.1 最優子集與嶺回歸建模.mp4

5.2 Lasso 回歸建模.mp4

5.3 彈性網絡建模.mp4

5.4 交叉驗證與模型選擇.mp4

6.1 K-M分析與Log-rank檢驗.mp4

6.2 Cox比例風險模型.mp4

7.1 競爭風險概念與Fine&Gray檢驗.mp4

7.2 競爭風險模型在R語言實現.mp4

8.1 多元回歸中變量篩選常用方法.mp4

8.2 臨床研究中亞組分析及森林圖繪制.mp4

8.3 臨床研究中敏感性分析及結果表達.mp4

9.1 臨床預測模型典型案例解讀.mp4

9.2 臨床預測模型構建的一般方法.mp4

9.3 Logistic回歸模型的可視化及Nomogram列線圖的繪制.mp4

9.4 Cox回歸模型的可視化及Nomogram列線圖的繪制.mp4

10.1 C-statistics與C-index計算.mp4

10.2 凈重新分類指數(NRI)與綜合判別改善指數(IDI)的計算.mp4

10.3 臨床預測模型的校準度評價：Calibration曲線的繪制.mp4

10.4 預測模型的臨床有效性評價：決策曲線分析（DCA）方法.mp4

11.1 診斷試驗數據處理方法.mp4

11.2 ROC曲線繪制及AUC計算.mp4

11.3 多指標聯合診斷的 R 實現.mp4

12.1 主成分分析.mp4

12.2 因子分析.mp4

12.3 聚類分析.mp4

13.1 K最近鄰法.mp4

13.2 支持向量機.mp4

14.1 回歸樹.mp4

14.2 分類樹.mp4

14.3 隨機森林.mp4

14.4 梯度提升.mp4

15.1 神經網絡.mp4

15.2 深度學習.mp4

16.1 時間序列分析.mp4

16.2 時間序列預測.mp4

臨床預測模型構建&機器學習（R語言進階）-講義等輔助資料

部分內容截圖：

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