| 第一节 | 8：30-10：00 | R语言与机器学习入门
R中的变量类型 R中的基本语法 |
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| 第一天上午 | 休息10分钟 | ||
| 第二节 | 10：10-11：30 | R 进阶与提高
R 程序编写与画图 生成符合SCI要求的图表 |
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第一天下午 |
第一节 |
1：30-3：00 |
临床数据异常值检测预处理
临床数据缺失值处理 利用机器学习算法填补缺失值 训练集和测试集的生成 实际操作 |
| 休息10分钟 | |||
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第二节 |
3：10-4：30 |
决策树与随机森林的原理
决策树与随机森林实现疾病诊断和风险因子分析 模型的ROC曲线和校准曲线作图 风险因子等级图 实际操作与答疑 |
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| 第一节 | 8：30-10：00 | 支持向量机的原理
支持向量机实现疾病诊断和模型预测 支持向量机结果的可视化与作图 实际操作 |
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| 第二天上午 | 休息10分钟 | ||
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第二节 |
10：10-11：30 |
神经网络的原理
神经网络实现疾病诊断和模型预测 神经网络结果可视化与作图 实际操作 |
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第二天下午 |
第一节 |
1：30-3：00 |
机器学习与生存分析
比例风险模型 K-M曲线 列线图 实际操作 |
| 休息10分钟 | |||
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第二节 |
3：10：00-4：30 |
深度学习的原理
深度学习实现预测精度的提高 实际操作与答疑 |
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THE END
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