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★ 课程简介 ★
★ 培训对象 ★
★ 课程内容 ★
★ 课程特色 ★
★ 具体课表 ★
时间 | 课程名 | 具体内容 |
1.6 周一 | python基础 | 1、python入门 ①Anaconda安装 ②Sypder介绍 ③Python使用注意事项及python库的安装 ④Python基础数据结构 ⑤Python基础语法 |
1.7 周二 | fMRI信号加载及机器学习基本概念
| 2、数据加载及其可视化 ①nii, txt, csv数据加载 ②数据可视化（numpy, matplotlib,sklearn） ③mat、csv、txt文件加载 3、机器学习模型机器及其应用 ①机器学习基础概念介绍 ②机器学习模型分类（分类、归回、拟合、有监督/无监督） ③数据集划分（验证集、训练集、验证集、留一法、十折交叉法、置换检验） ④精度评价指标（F1，ACC，ROC，AUC，混淆矩阵） ⑤模型通用指标（欠/过拟合） ⑥模型通用解释 |
1.8 周三 | 特征提取及数据预处理 | 1、特征提取 ①基于python的特征提取：时域、频域、统计学特征。 ②fMRI信号特殊特征提取：Reho，ALFF，fALFF，功能连接矩阵等 2、特征预处理 归一化、插值、缺失值处理、编码 |
1.9 周四 | 特征选择 | ①序列前向、序列后向、Relief算法 ②特征降维（PCA，LDA，SVD） |
1.11 周六 | 直播答疑 | 课程总结，疑问解答 |
1.12 周日 | 有监督学习（朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树） | 包含python代码书写，模型参数调整、模型适用范围、模型优缺点和项目实战（静息态和任务态） |
1.13 周一 | 有监督学习（SVM、随机森林） | 包含python代码书写，模型参数调整、模型适用范围、模型优缺点和项目实战（静息态和任务态） |
1.14 周二 | MVPA（多体素模式分析） | 1、理论讲解 2、PRONTO工具包实战 3、MVPA结果解释 |
1.15 周三 | 总结 | 1、subject-wise交叉验证代码书写 2、模型汇报及模型解释 3、简述无监督学习（提供代码和示例数据） |
1.16 周四 | 人工神经网络 | 人工神经网络相关知识及答疑 |
1.18 周六 | 直播答疑 | 课程总结，疑问解答 |
★ 培训人数 ★
★ 培训费用 ★
★ 报名方式 ★
★ 培训人员简介 ★
★ 在线支持服务 ★
★ 备注 ★
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