震惊!不会代码也可以实现机器学习一键自动化分析?代码医学自动化分析计算机

是不是每次看到复杂的代码就头疼欲裂,

觉得自己永远也无法踏入机器学习的大门?

那你就错啦!

有了风锐统计软件,

它的操作超级简单,

只需要几个简单的步骤,

就能让你实现机器学习的梦想

如果你也渴望尝试机器学习,

但又被代码所困扰,

那么一定要试试风锐统计软件。

让我们一起打破代码的壁垒,

开启机器学习的精彩之旅吧。

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2024年最后一个月发篇SCI

回家过年—“蛇”我其谁!

临床研究一体化解决方案

零基础1个月完成SCI投稿

标准化SCI图表自动化生成

临床研究从入门到精通

从“临床医护”成长为“临床科学家”

一切尽在临床科学家小黑屋公益SCI实战训练营!

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(或“临床科学家”公众号后台回复20)

临床科学家团队已举行了线上19期小黑屋SCI公益实战训练营,抽样108人中已发表SCI人数和总篇数80人和138篇(比例分别为74%和127%),估计2年内已发表SCI超过2500篇。

一、简介

INTRODUCE

1.小黑屋SCI实战训练营背景

2.小黑屋SCI实战训练营目的

帮助临床研究者跨越临床研究设计和数据分析的鸿沟,让天下没有难发的SCI。做以“研究设计和数据分析思路为导向的临床研究”,最大程度挖掘临床数据价值,将临床经验转换为医学证据,为临床研究者提供“以临床科学家为核心的临床研究一体化解决方案”,实现从“临床医护”到“临床科学家(PhysicianScientist)”转变。

3.小黑屋SCI实战训练营内容

涵盖临床研究基础知识及实战,包括但不限于:

研究设计(包括如何选题、选择研究人群、防止偏性、减少偏倚、控制混杂等)

研究注册与实施(注册规范,注册平台,质量控制等)

数据采集与管理(基于电子化数据采集与管理系统高效运行研究项目)

数据分析方法(包括各种回归分析、曲线拟合、拐点分析、PSM等)

常见临床研究思路与套路(危险因素研究、关联分析、诊断实验、预测模型构建与验证、机器学习等等)

4.小黑屋SCI实战训练营的独家资源

临床科学家团队基于R语言和Python开发的全自动临床研究统计作图软件,可以全自动完成SCI发表级别图表。

不同于某些软件需花费高昂的费用才可使用,参加云上重实战课程或者每周公开课优秀打卡作业积分即可免费获得。

无统计作图基础的科研小白,均可轻松掌握。

是临床科学家团队自主研发的首个真正以临床医护研究需求为导向的智能临床研究电子数据采集系统。

风锐EDC除了具备完成常规临床试验所需的普通EDC系统功能,如在线CRF数据录入、自动逻辑核查,数据同步管理,受试者随访,数据标准化导出等外,更有体现临床科学家团队“一人行速、众人行远”精神的公共变量库、标准CRF表库和既往数据导入等功能,完美对接风锐统计.

另可根据个性化临床试验需求实现定制,与医院数据库等数据对接和智能AI系统硬件数据识别捕获,大幅度提高临床研究效率,真正帮助医护实现临床研究可持续发展。

三:

独家资源五:小黑屋SCI五库模板(选题库、文献库、数据库、方法库、回修库等)

读文献,摘取信息、语句,建立选题库、文献库、数据库、方法库、回修库,成为SCI写作的字典,写哪一部分摘抄哪一部分,打破英文书写的壁垒。加入小黑屋,五库模板帮你事半功倍。

5.培训对象

注意:

适合零基础的医学生和医学专业工作者参加,零基础定义为发表临床研究SCI少于3篇。

拒绝学术不端人员加入,比如论文卖手、写手等。

临床研究无捷径,但是有套路!

守规则、强基础、重实战、讲落地

二、讲师团队

TEAM

“临床科学家”团队是一个集教学、学术交流与科研服务于一体的平台。

“临床科学家”团队广纳全国高校研究生与临床科研骨干,促进团队协助,使大家借助这个平台充分实现自己的人生价值,参加训练营的你也可以加入临床科学家团队这个集体。

三、培训目标

TARGET

小黑屋临床科学家团队立志成为中国临床科学家的“幼儿园”和“黄埔幼儿园”,以帮助零基础的同学完成一篇SCI、培养更多的去中心化的临床研究leader、让中国的临床研究证据为国际看到并认可为己任。

无论你的基础如何,英文多差,有无临床数据,临床科学家团队都会帮你3-4月落地至少一篇SCI。

四、第二十期训练营安排

SCHEDULE

五、学员风采

既往部分师兄师姐使用风锐统计进行数据分析,发表在一区的文献鉴赏

BH70194田美策

BH130192唐浩贤/BH150785陈虹羽/BH150722罗楠/BH150755张轩/BH150718黄境涛

BH90286阮志杰

BH90695黄卫超

BH121110程阳

BH150729那琳/BH140342薛歆

BHV0292华俏丽

BHV0269刘欢贤

BH110548刘强

BHV0060王欢

BH141927陈叶媚

BHV0328林堃

BHV0053董璐

BHV0324张怡

六、报名参加途径

心动不如行动,千万不要错过!

轻松发表SCI!

致敬、理想、守规则,

StepbyStep

从“临床医护”成长为“临床科学家”!

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近期有不法分子,盗用本团队知识产权盈利,请大家注意鉴别。

THE END
1.MLGuruSupreme:机器学习菜鸟的福音来啦!这个Python 库属实让我眼前一亮!写机器学习代码再也不用绞尽脑汁啦。它把那些复杂的算法都打包好了,咱们导入就能用,关键是连调参都帮你搞定。不管你是刚入门的小白,还是搞科研的老手,这个库都能帮你省不少事。 1. 安装超简单 pip install mlgurusupreme https://www.jianshu.com/p/bee48bb44a7f
2.pythonAI源码mob649e815a6b81的技术博客我们将通过一个简单的机器学习示例,使用Python的scikit-learn库来创建一个分类模型,该模型用于识别鸢尾花(Iris flower)的类别。 首先,我们需要安装scikit-learn库,可以通过以下命令进行安装: pipinstallscikit-learn 1. 接下来,我们将编写代码加载数据、训练模型并进行预测。 https://blog.51cto.com/u_16175458/12901267
3.深度学习入门篇(二)从理论到实战:LeNet代码实现与MNIST数据集深度学习入门篇(二) 从理论到实战:LeNet代码实现与MNIST数据集训练(PyTorch) 上篇文章讲解了LeNet的具体细节:深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet 这次给大家带来卷积神经网络入门级网络LeNet的代码详解,并一步步的实现,并给同学们总结出pytorch的代码【查看原文】http://aigcdaily.cn/news/b24i7solbfipdcz/
4.Lesson6.1ScikitLearn快速入门如果是首次安装 sklearn,可参考上述代码在命令行中进行安装。 官网还指出,可以通过后面的代码查看 sklearn 的安装情况,其中第一行是查看目前安装的 sklearn 版本以及安装位置,第二行代码是查看安装好的第三方库(在当前虚拟环境下),第三行代码则是查看当前已经安装好的 sklearn 版本。 https://blog.csdn.net/weixin_45891612/article/details/128905266
5.使用X++代码调用.NET库Learn 登录 保存 添加到集合 添加到计划 使用英语阅读 第11 单元(共 13 个单元) 已完成100 XP 2 分钟 Visual Studio 中的财务和运营应用包含 X++ 代码,可与以其他 .NET 语言编写的代码顺利交互。 您可以通过执行以下步骤,从财务和运营应用项目创建对 C# 类库或生成程序集的任何类型的 C# 项目的引用: https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn/modules/get-started-xpp-finance-operations/9-dotnet
6.机器学习KMeans聚类分析详解腾讯云开发者社区代码语言:javascript 复制 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm='auto') 参数与接口详解见文末附录 例: 代码语言:javascript 复制 >>>https://cloud.tencent.com/developer/article/1838408
7.C++Compass::learnoffsets方法代码示例本文整理汇总了C++中Compass::learn_offsets方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:C++ Compass::learn_offsets方法的具体用法?C++ Compass::learn_offsets怎么用?C++ Compass::learn_offsets使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类Compass的用法示例。 https://vimsky.com/examples/detail/cpp-ex---Compass-learn_offsets-method.html
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10.python中kmeans和kmeans++原理及实现python本文主要介绍了python中k-means和k-means++原理及实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 + 目录 前言 k-means算法是无监督的聚类算法,实现起来较为简单,k-means++可以理解为k-means的增强版,在初始化中心点的方式上比k-meanshttps://www.jb51.net/article/247661.htm
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