R语言机器学习课程，本课程共7.67GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）”课程由千年教育收集整理。
不写综述或Meta分析、不做基础实验，也能完成SCI？
可以，利用临床数据构建临床预测模型不失为一个有效的途径。
利用参数、半参数或机器学习的算法构建临床预测模型（ClinicalPredictionRules,CPRs）在医学研究领域广受重视，也是将临床资料向临床应用转化的重要方法之一。
很多团队都在尝试建立各种各样的疾病诊断或是治疗的预测模型，发表的相关文章数也逐年递增。但是临床预测模型的很多理论特别是软件实现方法又较难自学。
因此我们特邀医学统计大咖继续从临床医生的视角讲解基于R语言的临床预测模型构建和机器学习算法在医学中的运用。
课程特点
1.讲师作为一名临床医生，更了解学员需求，知道哪些是学员想掌握的，哪些是会超出学员能力范围的。
2.课堂教学使用材料均为实战数据，深入讲授医学统计分析的新方法、难方法，带你占领数据分析的制高点。
课程目录
0临床预测模型简介及课程内容概要.mp4
1.1Logistic回归.mp4
1.2泊松回归.mp4
2.1无序多分类Logistic回归.mp4
2.2等级Logistic回归.mp4
3.1Logistic回归建模.mp4
3.2判别分析.mp4
4.1倾向性匹配得分(PSM)分析.mp4
5.1最优子集与岭回归建模.mp4
5.2Lasso回归建模.mp4
5.3弹性网络建模.mp4
5.4交叉验证与模型选择.mp4
6.1K-M分析与Log-rank检验.mp4
6.2Cox比例风险模型.mp4
7.1竞争风险概念与Fine&Gray检验.mp4
7.2竞争风险模型在R语言实现.mp4
8.1多元回归中变量筛选常用方法.mp4
8.2临床研究中亚组分析及森林图绘制.mp4
8.3临床研究中敏感性分析及结果表达.mp4
9.1临床预测模型典型案例解读.mp4
9.2临床预测模型构建的一般方法.mp4
9.3Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4
9.4Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4
10.1C-statistics与C-index计算.mp4
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10.2净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算.mp4
10.3临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制.mp4
10.4预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法.mp4
11.1诊断试验数据处理方法.mp4
11.2ROC曲线绘制及AUC计算.mp4
11.3多指标联合诊断的R实现.mp4
12.1主成分分析.mp4
12.2因子分析.mp4
12.3聚类分析.mp4
13.1K最近邻法.mp4
13.2支持向量机.mp4
14.1回归树.mp4
14.2分类树.mp4
14.3随机森林.mp4
14.4梯度提升.mp4
15.1神经网络.mp4
15.2深度学习.mp4
16.1时间序列分析.mp4
16.2时间序列预测.mp4
