大綱

詳細內容

1、機器學習的基礎算法：線性回歸

01.單變量線性回歸；

02.多變量線性回歸；

2、Logistic回歸與判別分析（一）

01. Logistic回歸；?

2、Logistic回歸與判別分析（二）

02.?判別分析；

03.?多元自適應回歸樣條法；

3、線性模型中的高級特征選擇技術

01.?嶺回歸；

02. Lasso回歸；

03.?彈性網絡；

4、K最近鄰與支持向量機在醫(yī)學研究中應用

01. K最近鄰；

02.?支持向量機；

5、分類回歸樹（一）

01.?回歸樹；

02.?分類樹；

5、分類回歸樹（二）

03.?隨機森林等

6、神經網絡與深度學習（一）

01.?神經網絡；

6、神經網絡與深度學習（二）

02.?深度學習；

7、聚類分析

01.聚類分析；

8、主成分與因子分析

01.主成分分析

02.因子分析

9、時間序列與因果關系（一）

01.時間序列分析

9、時間序列與因果關系（二）

02.模型構建與模型評價

答疑

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