北京
醫(yī)咖會《機器學習在醫(yī)學研究中的應用案例實戰(zhàn)教學》課程的全部內(nèi)容已更新完畢！
這門課程共包含三大章節(jié)，14個主題，包含COX回歸和隨機生存森林、運用可解釋技術實現(xiàn)黑箱模型的可視化與個性化解釋、K-means聚類算法、Python與R語言的選擇、多分類預測模型、深度學習等方法，結(jié)合實際案例深度解析如何構(gòu)建臨床預測模型。
近期，我們更新了最后的兩個主題，手把手教學預測模型評估和論文寫作，完成機器學習論文的全流程指導：
TRIPOD和TRIPOD+AI聲明解讀與臨床預測模型論文寫作指導
PROBAST和PROBAST+AI預測模型風險偏倚評估工具解讀
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