【17407】-Python机器学习在生物医学SCI论文研究中的运用(122节)

Python机器学习在生物医学SCI论文研究中的运用


10-python基本表数据类型.mp4
14-Python数据存储结构-字典Dict.mp4
15-Python数据存储结构-字典操作Dict.mp4
16-Python数据存储结构-元组Tuple.mp4
17-Pythoni流程控制-for循环.mp4
18-Pythoni流程控制--ifelse判断.mp4
19-Python函数基础与运用-1.mp4
2-Pythont机器学习核心模块Scikit-Learn.mp4
20-Python函数基础与运用-2.mp4
21-Python!函数基础与运用-3.mp4
22-Python函数基础与运用-4.mp4
24-面向对象编程-Python类Class的继承.mp4
25-PythonLibrary.mp4
26-0S模块和文件读写.mp4
27-0S模块和文件读写2.mp4
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100-Deepsurvi神经网络治疗推荐,mp4
101-Deepsurvi神经网络治疗推荐代码实战详解.mp4
102-Deepsurvi超参数搜索.mp4
103-FILE.mp4
104-竞争风险模型基本概念.mp4
105-DeepHiti深度竞争风险模型实战.mp4
106-METABRIC乳腺癌生信测序数据下载.mp4
107-l临床数据和生信数据读取融合演示.mp4
108-临床数据筛选.mp4
109-临床数据缺失值插补.mp4
11-python-字符串操作.mp4
111-生信数据和临床数据融合+提取结局变量.mp4
112-临床数据分类变量热编码.mp4
113特征选择-RFE-SVM自动化选取变量尝试.mp4
114-分类模型建立.mp4
116-METABRIC数据集实战-预后模型数据处理.mp4
117-METABRIC数据集实战-生存状态编码.mp4
118-METABRIC数据集实战-预后模型建立.mp4
119-METABRIC数据集实战-参数调整及超参数搜索.mp4
12-Python数据存储结构-列表List-.mp4
120-预后模型评价-时间依赖性ROC和IBF.mp4
121-DeepSurvi模型拟合实战.mp4
122-DeepSurvi模型乳腺癌手术治疗推荐.mp4
123-Lancet数字健康前列腺癌pythoni机器学习.mp4
124-Lancet数字健康前列腺癌数据下载.mp4
125-Lancet数字健康前列腺癌数据导出.mp4
127-Lancet数字健康前列腺癌数据读取.mp4
128-Lancet数字健康前列腺癌数据过滤与编码.mp4
129-Gleason系统字段编码及处理.mp4
13-Python数据存储结构-列表操作List-.mp4
130-年龄和细针穿刺字段编码及处理.mp4
131-Lancet数字健康前列腺癌KM分析示例.mp4
132-预后模型建立部分文章阅读.mp4
133-Scikit-Survial3实战流程.mp4
134-使用Scikit-Survial重构生存模型框架.mp4
135-模型保存及读取.mp4

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