机器学习两张图发6分！快来学习这个idea~

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最近有小伙伴反映收不到推送，因为公众号改了推送算法，现在需要加星标，多点赞、点在看，才能准时收到推送哦。 导语：有证据表明，在机器学习模型中，通过结合多种立体脑电图 (SEEG) 生物标志物，可以实现癫痫发作间期定位最有希望的结果。这些生物标志物通常包括在标准频带中计算的 SEEG 特征，但也包括在高频 (HF) 频带中计算的 SEEG 特征。不幸的是，HF 特征需要额外的努力来记录、存储和处理。 作图丫不仅文章解读的好， 课题做得也出色， 已与 国内多家知名医院的老师 和名牌大学实验室达成合作。 欢迎有生信分析需求的老师垂询， 公共 数据库数据挖掘或 自测数据分析均可。 欢迎长期合作 联系请扫描下方二维码 背景介绍 今天小编为大家带来的这篇文章，作者研究了 HF 特征对于癫痫发作间期定位和术后结果预测的附加价值。文章 ………………………………