11月30号！郑老师的用机器学习构建预测模型的课程开启，超适合小白！

主要观点总结

文章介绍了机器学习的概念、优势和应用场景，特别是在临床科研中的价值。文章还介绍了相关课程的内容、讲师、培训时间、方式和费用，以及课程的优势和特点。

关键观点总结

关键观点1: 机器学习概述

文章介绍了机器学习的定义，它是一种数据驱动的学科，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。

关键观点2: 机器学习的优势

机器学习在临床科研中显示出广阔的应用前景，如疾病的早期诊断、精准治疗、预后预测及慢病随访等。此外，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。

关键观点3: 机器学习在临床科研中的应用

文章提到了利用机器学习构建预测模型的方法，并指出这种方法在临床预测模型中的应用是当前的热门领域。文章还强调了参加相关课程的重要性，特别是郑老师团队的机器学习课程，他们的课程内容全面、由浅入深，并有一系列的优势和特点。

关键观点4: 课程内容和特点

课程内容基于R语言，使用机器学习的方法完整地构建预测模型。课程配置包括理论、实操、答疑等环节。讲师团队包括经验丰富的医学统计教师和专业研究人员。课程费用可以通过多种支付方式支付，并有一系列的优惠活动。

关键观点5: 联系方式和购课方式

读者可以通过助教微信咨询课程详情和购课方式，也可以扫描购课二维码直接购买。课程购买后，读者可以获得相应的发票和学习通知，方便报销。

文章预览

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！ 机器学习在临床科研中的优势  临床应用前景广阔 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 ………………………………