2025年6月20日，资料正在更新……

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  • 第 01 节 电子病历大数据与临床科研【三味教育】.mp4
  • 第 03 节 国内外免费开放数据库获取方法 (I)【三味教育】.mp4
  • 第 04 节 国内外免费开放数据库获取方法 (II)【三味教育】.mp4
  • 第 05 节 R语言基本操作【三味教育】.mp4
  • 第 06 节 缺失数据的基本处理方法【三味教育】.mp4
  • 第 07 节 缺失数据的可视化【三味教育】.mp4
  • 第 08 节 缺失数据的简单插补【三味教育】.mp4
  • 第 09 节 缺失值的多重插补【三味教育】.mp4
  • 第 10 节 时间序列变量的多重插补【三味教育】.mp4
  • 第 11 节 Reshape程辑包的数据处理【三味教育】.mp4
  • 第 12 节 单变量分析【三味教育】.mp4
  • 第 13 节 中介分析【三味教育】.mp4
  • 第 14 节 回归模型的建立【三味教育】.mp4
  • 第 15 节 回归模型的优化：最佳子集和逐步回归【三味教育】.mp4
  • 第 16 节 回归模型诊断：残差及模型诊断【三味教育】.mp4
  • 第 17 节 回归模型可视化：列线图制作【三味教育】.mp4
  • 第 18 节 岭回归 LASSO回归【三味教育】.mp4
  • 第 19 节 生存资料的统计描述【三味教育】.mp4
  • 第 20 节 生存资料的半参数回归【三味教育】.mp4
  • 第 21 节 热图及层级聚类分析【三味教育】.mp4
  • 第 22 节 临床预测模型及评分体系构建【三味教育】.mp4
  • 第 23 节 K-近邻取样【三味教育】.mp4
  • 第 24 节 神经网络模型【三味教育】.mp4
  • 第 25 节 神经网络模型进阶【三味教育】.mp4
  • 第 26 节 决策树与随机森林【三味教育】.mp4
  • 第 27 节 单纯贝叶斯分类法【三味教育】.mp4

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