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首页 > 商务会议 > 教育培训会议 > 2020基于R语言的机器学习与医学研究【1月北京班】 更新时间:2019-12-19T11:39:34

2020基于R语言的机器学习与医学研究【1月北京班】
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2020基于R语言的机器学习与医学研究【1月北京班】 已过期

会议时间:2020-01-04 08:00至 2020-01-05 18:00结束

会议地点: 北京  北京金泰绿洲酒店  东城区永外彭庄甲58号

会议规模:暂无

主办单位: 医药加科研培训中心

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        2020基于R语言的机器学习与医学研究【1月北京班】

        2020基于R语言的机器学习与医学研究【1月北京班】宣传图

        R 语言作为一款免费开源的统计软件,已逐渐成为医学科研工作者分析数据的首选软件,很多发表在顶级医学杂志的论文,尤其是涉及复杂统计分析方法,比如基于机器学习算法的预测模型构建、数据挖掘类型的论文首选R软件进行统计分析与数据可视化。

        我们这次推出的基于R语言机器学习与医学研究是之前推出的《基于R语言临床预测模型构建》的进阶版。我们邀请医学统计大咖继续从临床医生的视角讲解基于R 语言的机器学习算法在医学研究中的应用。

        【适宜人群及基础要求

        1. 本课程主要针对临床医生,医学研究生与临床研究相关专业人员,所有统计分析均是基于R语言,所有案例均为医学研究相关真实案例。

        2. 学习本课程应该具备一定的R语言基础知识,强烈推荐在学习本课程之前优先学习我们之前推出的课程《基于R语言临床预测模型构建》。

        3.对R语言与机器学习方法感兴趣的朋友。

        【这门课你将收获】

        包括但不局限于以下统计分析进阶方法:

        1. 机器学习的基础算法:线性回归

        2. Logistic回归与判别分析;

        3. 线性模型中的高级特征选择技术(包括岭回归、Lasso回归、弹性网络);

        4. K最近邻与支持向量机在医学研究中应用;

        5. 分类回归树(包括回归树、分类树、随机森林等)在医学研究中应用;

        6. 神经网络与深度学习在医学研究中应用;

        7. 聚类分析在医学研究中的应用;

        8. 主成分与因子分析在医学研究中应用;

        9. 时间序列与因果关系。

        课程特点  

        1.本课程是基于机器学习算法解决医学研究中复杂数据分析问题的方法学培训,深度讲解时髦的机器学习常用方法在处理临床数据中的应用,课程中的全部案例均为医学研究相关真实案例;

        2.本课程中所有统计分析均基于R语言完成,所以也是一门针对医学专业人员的R语言进阶培训课程!

        3.所有案例均提供对应 R语言代码与数据集,可直接学习使用。

        培训时间与地点

        培训时间:

        2020年1月4-5日   3日下午可报到

        理论课时间:上午9:00-12:00,实操下午1:30-5:00。

        (具体见课程安排)

        培训地点:北京市东城区永外彭庄甲58号 金泰绿洲酒店

        住宿推荐:金泰绿洲酒店   豪华大床/豪华标间 500元/间 ,普通大床/普通标间400/间(含早餐、含宽带),办理住宿时告诉前台是参加此学习班的即可,住宿费办理住宿时交给酒店前台。住宿费发票将在退房时由酒店开具给您。

        查看更多

        医药加科研培训中心 医药加科研培训中心

        举办了2018肠道菌群与代谢组学国自然课题设计及研究策略专题会议(12月北京班) 2019临床预测模型构建与基于R语言统计分析学习班(01.05-01.06北京班) 2019全国循证医学Meta分析及网状Meta三天精讲学习班(1月北京班) 第10期测序与芯片高通量数据挖掘与分析学习班2019(1月上海班) 2019肠道菌群与代谢组学国自然课题设计及研究策略专题会议(1月上海班) 2019国自然基金标书构思与撰写学习班(1月上海班) TCGA,GEO生信高通量数据挖掘专题学习班2019(1月上海班) 第8期医学SCI论文写作及发表技巧学习班2019(1月上海班) ......

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        基于R语言机器学习与医学研究日程

        日期

        时间

        大纲

        详细内容

        周六上午

        8:45-9:45

        1、机器学习的基础算法:线性回归

        01.单变量线性回归;

        02.多变量线性回归;

        9:45-10:30

        2、Logistic回归与判别分析(一)

        01. Logistic回归; 

        10:30-10:45

        茶歇

        10:45-12:00

        2、Logistic回归与判别分析(二)

        02. 判别分析;

        03. 多元自适应回归样条法;

         

        12:00-13:30

        午餐及午休

        周六下午

        13:30-15:30

        3、线性模型中的高级特征选择技术

        01. 岭回归;

        02. Lasso回归;

        03. 弹性网络;

        15:30-15:40

        茶歇

        15:40-16:40

        4、K最近邻与支持向量机在医学研究中应用

        01. K最近邻;

        02. 支持向量机;

        16:40-18:00

        5、分类回归树(一)

        01. 回归树;

        02. 分类树;

         

        周日上午     

        8:45-9:45

        5、分类回归树(二)

        03. 随机森林等

        9:45-10:30

        6、神经网络与深度学习(一)

        01. 神经网络;

        10:30-10:45          

        茶歇

        10:45-11:30

        6、神经网络与深度学习(二)

        02. 深度学习;

        11:30-12:00

        7、聚类分析

        01.聚类分析;

         

        12:00-13:30

         

        周日下午

        13:30-14:45

        8、主成分与因子分析

        01.主成分分析

        02.因子分析

        14:45-15:30

        9、时间序列与因果关系(一)

        01.时间序列分析

        15:30-15:45       

        茶歇

        15:45-16:30

        9、时间序列与因果关系(二)

        02.模型构建与模型评价

        16:30-17:00

        答疑

         

        备注:务必提前安装最新版本R语言与R-Studio!数据与代码到指定网址下载

        R软件为免费软件,可直接到百度搜索官网下载使用,但需注意,安装路径必须无中文

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        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        周老师,目前以第一作者或通讯作者发表SCI论文40多篇。主编临床流行病学与统计学专业著作6部。担任多本SCI杂志或中文杂志审稿人。多次受邀讲授循证医学与医学统计学方法学课程,擅长从临床研究问题出发,以真实案例讲解为主,授课深入浅出,通俗易懂。

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        学习费用

        3300元/每位(学习费包含电子版教材、午餐,住宿费自理。)

        优惠政策:

        1. 提前报名并付款的可以预先拿到学习资料

        2. 三人组团报名,每人可优惠100元

        3. 四人组团报名,每人可优惠200元,

        4. 五人组团报名缴费,额外带一人免费注册学习同等级学习班! 

        可以开正规会务发票,纸质邀请函(盖红章)。

         

        注意事项:携带windows系统的电脑,苹果电脑请务必提前做好双系统。现场不得录音录像。

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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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