免费 课程介绍

19:57

2-Python准备-part1

22:36

2-Python准备-part2

10:33

2-Python准备-part3

05:15

2-Python准备-part4

04:18

3-Python基础-part1

23:46

3-Python基础-part2

10:09

3-Python基础-part3

13:15

4-NumPy基础-part1

01:43

4-NumPy基础-part2

29:42

4-NumPy基础-part3

00:44

5-Pandas基础-part1

01:54

5-Pandas基础-part2

20:08

5-Pandas基础-part3

01:29

6-1-医学影像格式-part1

08:51

6-1-医学影像格式-part2

07:58

6-1-医学影像格式-part3

14:21

6-1-医学影像格式-part4

03:42

6-2-感兴趣区分割-part1

07:13

6-2-感兴趣区分割-part2-医学影像的配准

06:56

6-2-感兴趣区分割-part3-手动勾画感兴趣区

04:55

6-2-感兴趣区分割-part4-软件提取基于atlas的脑区

09:01

6-2-感兴趣区分割-part5-代码提取基于atlas的脑区

06:18

6-3-图像预处理

03:21

7-1-影像组学特征类型

06:40

7-2-1-使用软件进行影像组学特征提取

09:10

7-2-2-使用 Python 编程进行影像组学特征提取

30:39

8-影像组学特征数据预处理-part1-理论讲解

19:50

8-影像组学特征数据预处理-part2-实践

15:46

8-影像组学特征数据预处理-part3-哪些算法需要做数据无量纲化

02:16

9-1&9-2-1&9-2-2-三类特征和特征降维

10:54

9-2-3-part1-方差法理论

06:20

9-2-3-part2-方差法实践

04:14

9-2-3-part3-方差法课后任务

00:28

9-2-4-TTest理论

07:27

9-2-5-part1-曼惠特尼U检验理论

03:13

9-2-5-part2-曼惠特尼U检验实践

12:34

9-2-6&7-part1-互信息法理论

02:52

9-2-6&7-part2-互信息法实践

05:34

9-2-8-part1-递归消除法理论

06:11

9-2-8-part2-递归消除法实践

02:52

9-2-9-part1-LASSO理论

15:10

9-2-9-part2-LASSO实践

20:59

9-2-10-part1-随机森林嵌入法理论

02:56

9-2-10-part2-随机森林嵌入法实践

02:44

9-2-11-part1-主成分分析法理论

08:45

9-2-11-part2-主成分分析法实践

03:02

10-1-part1-分类决策树理论

21:43

10-1-part2-分类决策树实践

11:29

10-2-part1-回归决策树理论

06:04

10-2-part2-回归决策树实践

10:45

10-3-part1-随机森林分类器理论

19:06

10-3-part2-随机森林分类器实践

18:09

10-4-part1-逻辑回归理论

18:35

10-4-part2-逻辑回归实践

12:11

10-5-part1-SVM理论

16:54

10-5-part2-SVM实践

10:40

10-6-part1-朴素贝叶斯分类理论

19:39

10-6-part2-朴素贝叶斯分类实践

18:59

10-7-part1-无监督学习K-Means理论

08:11

10-7-part2-无监督学习K-Means实践（上）

02:33

10-7-part3-无监督学习K-Means实践（下）

06:58

10-8-part1-从梯度提升算法到XGBoost 理论

16:59

10-8-part2-从梯度提升算法到XGBoost 实践

05:11

11-深度学习探秘

08:36

12-Final Code

16:03

特征提取参数中的binwidth是什么？怎么设置？

07:07