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33 临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）（完结）
├─临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）-讲义等辅助资料
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├─0 临床预测模型简介及课程内容概要.mp4
├─1.1 Logistic回归.mp4
├─1.2 泊松回归.mp4
├─10.1 C-statistics与C-index计算.mp4
├─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
├─11.2 ROC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
├─13.1 K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
├─2.1 无序多分类Logistic回归.mp4
├─2.2 等级Logistic回归.mp4
├─3.1 Logistic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
├─5.2 Lasso 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
├─6.1 K-M分析与Log-rank检验.mp4
├─6.2 Cox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
├─9.3 Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4
└─9.4 Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4