🔬 Python机器学习在生物医学SCI论文研究中的运用 — 完全版 🧬
💡 通过本课程，您将能够：
- 从零开始掌握Python编程基础，为机器学习奠定坚实基础。 🚀
- 深入理解Scikit-learn等核心机器学习库，熟练运用各种模型。 🤖
- 掌握生物医学数据处理的专业技能，包括数据清洗、缺失值处理、特征工程等。 📊
- 学会构建和评估多种机器学习模型，特别是针对生物医学领域的预后和生存分析模型。 📈
- 了解并应用前沿的深度学习生存分析模型（如DeepSurv、DeepHit）。 🧠
- 掌握如何将机器学习应用于实际生物医学研究，并为SCI论文发表提供有力支持。 ✍️
- 通过真实案例（如METABRIC乳腺癌、Lancet前列腺癌数据集）进行实战演练，提升解决实际问题的能力。 🧬
▶️ 授课方式： 网盘在线学习 (视频课程)
📚 课程目录概览：
第一部分：Python编程基础与核心库入门 (为机器学习做好准备！) 🖥️
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第1-19讲：Python编程速成与进阶
- 10-Python基本数据类型：了解数字、布尔值等基础元素。
- 11-Python字符串操作：文本处理技巧，轻松驾驭文字信息。
- 12-13-Python数据存储结构：列表(List)详解，数据集合的强大工具。
- 14-15-Python数据存储结构：字典(Dict)操作，键值对的灵活应用。
- 16-Python数据存储结构：元组(Tuple)，不可变序列的特点与用途。
- 17-18-Python流程控制：If-else判断与For循环，让代码动起来。
- 19-22-Python函数基础与运用：封装代码，提高效率，函数式编程初探。
- 24-面向对象编程：Python类(Class)的继承，构建复杂程序结构。
- 25-Python库(Library)：理解Python生态系统中的“工具箱”。
- 26-27-OS模块和文件读写：掌握文件操作，与数据交互的基石。
- 28-Python Pandas模块：数据处理的利器，表格数据分析的核心。
- 29-31-Python Numpy基础：高性能科学计算，数组操作的核心。
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第2-9讲：机器学习概览与环境搭建 ⚙️
- 2-Python机器学习核心模块Scikit-Learn：揭秘机器学习的强大框架。
- 3-Python编码环境配置：Conda环境与编辑器，搭建您的机器学习实验室。
- 4-机器学习在生物医学SCI论文中研究运用：理解机器学习如何助力科研。
- 5-机器学习相关SCI论文发表情况：洞悉最新研究趋势，启发您的选题。
- 6-机器学习数据分析流程：从数据到模型的全链路解析。
- 7-在传统方法学基础上合理使用机器学习：融合传统智慧与现代技术。
- 8-生物医学数据源查找：发掘宝贵的数据资源，为研究提供素材。
- 9-Python程序开发和编码环境：确保您的编程环境高效稳定。
第二部分：Scikit-learn核心技能与数据预处理 (让数据说话，为模型赋能！) 🛠️
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第32-36讲：Scikit-learn基础操作
- 32-Scikit-learn流程和鸢尾花数据集：通过经典案例，快速上手机器学习。
- 33-Scikit-learn数据预处理：数据清洗与转换，为模型训练做好准备。
- 34-Scikit-learn划分数据集和模型拟合：训练与测试，确保模型泛化能力。
- 35-Scikit-learn模型性能评估：评价指标详解，量化模型表现。
- 36-Scikit-learn模型优化：超参数搜索，提升模型准确性。
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第37-47讲：生物医学数据处理实战
- 37-METABRIC乳腺癌临床及生信数据集：真实生物医学数据集介绍。
- 38-ScikitLearn数据预处理模块PreProcessing：深入学习数据预处理工具。
- 39-40-分类变量编码：独热编码与Ordinal编码，处理非数值型数据。
- 42-缺失值处理：缺失值插补，完善数据集。
- 43-Scikit-learn数值数据矫正和标准化：优化数据分布，提高模型性能。
- 44-46-Scikitlearn降维与特征选择：RFE和RFECV，精选最有价值的特征。
- 47-随机森林RFECV绘图：可视化特征选择结果。
第三部分：主流机器学习模型实战与评估 (构建精准预测模型！) 🎯
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第49-69讲：经典机器学习模型精讲
- 49-54-机器学习模型汇总：系统梳理主流分类与回归模型。
- 50-55-Scikit-learn逻辑回归：分类任务的基础与实战。
- 51-53-线性模型（岭回归和LASSO）：处理共线性和特征选择的强大工具。
- 56-58-决策树模型DecisionTree：直观易懂的分类与回归模型，含剪枝优化。
- 59-60-集成学习：随机森林、Bagging与Boosting，提升模型鲁棒性与准确率。
- 61-62-Scikit-learn支持向量机(SVM)：处理高维数据与非线性分类的利器。
- 64-Scikit-Learn KNN模型实战：基于邻近度的简单高效分类方法。
- 65-66-贝叶斯概率分类器：基于概率的分类思想。
- 67-68-神经网络模型Neaural Network：深度学习入门，构建多层感知器。
- 69-70-K均值聚类Kmeans：无监督学习，发现数据中的隐藏模式。
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第72-76讲：模型评估与优化进阶
- 72-Sklearn Metric模块及交叉验证：评估模型泛化能力的黄金标准。
- 73-机器学习模型评价ROC曲线：可视化分类模型性能。
- 74-76-模型优化：超参数搜索（网格搜索与随机搜索），找到最佳模型参数。
第四部分：生物医学生存分析与深度学习 (揭示时间事件背后的奥秘！) ⏳
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第78-96讲：Sksurv与Lifelines生存分析库
- 78-Sksurv生存机器学习库：专为生存分析设计的Python库。
- 79-机器学习生存框架完整分析流程：端到端生存分析实战。
- 80-82-AUC折线图与IBF折线图：生存模型性能评价与比较。
- 83-Sksurv特征选择FeatureSelection：生存分析中的特征筛选。
- 84-85-Sksurv线性生存回归模型（Cox、岭回归）：经典生存模型应用。
- 86-Sksurv超参数搜索：优化生存模型性能。
- 88-90-随机生存森林：集成学习在生存分析中的应用与特征重要性评估。
- 91-92-支持向量机生存API (SVM)：SVM在生存分析中的应用与超参数搜索。
- 93-96-Lifelines生存分析模型框架：另一个强大的生存分析库，包括模型评价、K折交叉验证与矫正曲线。
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第97-105讲：深度学习生存模型DeepSurv与DeepHit 🌟
- 97-DeepSurv深度神经网络生存感知器介绍：揭秘深度学习在生存分析中的应用。
- 98-DeepSurv开源项目介绍：了解前沿研究工具。
- 99-DeepSurv环境配置：搭建深度学习环境。
- 100-101-DeepSurv神经网络治疗推荐：代码实战，利用AI进行个性化治疗推荐。
- 102-DeepSurv超参数搜索：优化深度生存模型。
- 103-FILE：补充资料或案例。
- 104-竞争风险模型基本概念：处理多重事件的生存分析。
- 105-DeepHit深度竞争风险模型实战：高级生存模型应用。
第五部分：真实世界生物医学数据集实战与SCI论文应用 (将所学转化为研究成果！) 🏆
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第106-122讲：METABRIC乳腺癌数据集实战
- 106-METABRIC乳腺癌生信测序数据下载：获取真实大型数据集。
- 107-109-临床数据与生信数据读取融合演示、筛选、缺失值插补：整合多模态数据。
- 111-生信数据和临床数据融合+提取结局变量：数据准备关键步骤。
- 112-临床数据分类变量热编码：确保数据格式正确。
- 113-特征选择–RFE-SVM自动化选取变量尝试：自动化特征筛选。
- 114-分类模型建立：构建乳腺癌分类模型。
- 116-118-METABRIC数据集实战：预后模型数据处理、生存状态编码、模型建立。
- 119-METABRIC数据集实战：参数调整及超参数搜索。
- 120-预后模型评价：时间依赖性ROC和IBF，高级评估指标。
- 121-DeepSurv模型拟合实战：在真实数据集上应用深度生存模型。
- 122-DeepSurv模型乳腺癌手术治疗推荐：利用模型提供临床决策支持。
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第123-135讲：Lancet数字健康前列腺癌数据集实战
- 123-Lancet数字健康前列腺癌Python机器学习：前沿案例学习。
- 124-125-Lancet数字健康前列腺癌数据下载与导出：获取与管理数据集。
- 127-130-Lancet数字健康前列腺癌数据读取、过滤、编码、Gleason系统字段处理、年龄和细针穿刺字段编码：复杂临床数据处理。
- 131-Lancet数字健康前列腺癌KM分析示例：Kaplan-Meier生存曲线绘制。
- 132-预后模型建立部分文章阅读：从顶尖论文中学习建模思路。
- 133-134-Scikit-Survial实战流程与重构生存模型框架：熟练运用Sksurv。
- 135-模型保存及读取：保存和复用您的训练模型。
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THE END
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