什么是机器学习？通俗来讲，机器学习是以数据为研究对象，通过统计学方法构建模型并应用模型对数据进行预测与分析，是一门数据驱动的学科。通常而言，机器学习代指一些较为复杂的模型，例如监督式学习的基于树的Random forest，Decision tree或SVM，以及无监督式学习的K-means聚类，PCA,又或者是深度学习中的神经网络等等。
机器学习现在很火，很多朋友应该在临床科研过程中也看到过很多与机器学习有关的数据分析方法，但是其实并不知道这个到底能做什么！其实机器学习比我们想象中强大的多！
机器学习是类似关联分析、回归分析的数据分析方法，相对传统研究方法，机器学习能分析各种复杂的数据。机器学习还能通过大数据的训练与学习，不断提升其分析能力。机器学习在疾病的早期诊断、精准治疗、预后预测及慢病随访中都显示了广阔的应用前景！
不做临床实验也能发高分 SCI ！高水平杂志认可度高！在 PubMed 检索发现，近几年机器学习相关的文章指数性爆发！机器学习作为一种新兴的统计分析方法，近年来在医学领域被大量运用，大量的医学论文，包括利用医学公共数据库的机器学习方法应用的文章很多都发表在了高水平的杂志上。
使用机器学习构建预测模型发文Nature子刊
怎么利用机器学习来构建预测模型发表高分SCI呢？
机器学习很多朋友听着就觉得很难，而且现在网上全面系统的教学课程也不多，初学者想要入门学习找资料难，学了有疑问也没有人问，解决疑问就要查很久。一顿操作下来，东西没学到多少，时间浪费不少。所以，不如来参加郑老师团队11月30日-12月1日开设的基于R语言的机器学习在临床预测模型中的应用课程。
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内容全面，由浅入深，基于R语言，使用机器学习的方法完整地构建预测模型，能够很好地完成特征选择、建模、模型测试以及预测效果的评价。
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本课程深度讲解如何基于临床资料进行挖掘，构建临床预测模型，发表高质量临床研究论文。
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课程配置课程群，同时还有一年一到两周一次的直播答疑。（光是答疑也是值回报名费了。在你做数据分析出现问题一直得不到回答时可以得到正确的解答）
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软件，课件及所有实操对应R语言代码与数据集均提供，可直接学习使用。
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△以上为大致的课程内容，实际内容会略有出入
浙江中医药大学公共卫生学院医学统计教师；公众号“医学论文与统计方法”主持者。
张老师是本次课程主讲老师。博士，高校教师，期间从事多项机器学习研究项目，在R语言开展机器学习预测模型构建具有丰富的经验。
浙江中医药大学公共卫生学院医学统计教师；公众号“医学论文与统计方法”合建者；对Meta分析、孟德尔随机化、临床预测模型构建、NHANES公共数据库挖掘具有丰富的经验。
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