20.4 案例学习
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还得看吴恩达！一口气讲透CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法！真的不要太爽~（AI人工智能丨机器学习）
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21.5 提升树
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12.1 GAM模型简介
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16.1 回归的定义
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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26.2 基础实验
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11.4 案例学习
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24 bootstrap法再抽样
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38 bootstrap与置信区间
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Lecture 1 - MI205- R for Pharmacometrics (2011)
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27 假设检验和置信区间
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27.3 基于模型的估算
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18 抽样分布
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21.2 回顾树
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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15.1 机器学习基础
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1.3 贝叶斯公式
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8.1 用data.table合并多个表格
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16.5 树状模型方法
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36 t检验-方差齐性与方差不齐
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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25.4 改善模型
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51 多元线性回归与混杂因素
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12.2 监督和可视化GAM结果
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12 离散度：范围 方差 标准差
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42 方差分析与F检验
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13.3 可视化和解读GLM结果
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6.4 案例学习
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53 多元线性回归中的交互作用
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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14.4 重复测定值
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18.4 数据预处理
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24.2 用caret包做超参数调优
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20.2 分层聚类
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18.5 案例学习
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29 检验功效的计算
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25 假设检验的基本概念
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17.4 分类树模型
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这才是科研该学！2024公认最通俗易懂的【深度学习】教程，从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM
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23.4 非高斯混合模型