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内容和时间表：加入我们，以获取机器学习的初学者友好的简短课程。本课程将涵盖监督学习中的回归和分类的基本概念，包括多重回归和K-最近的邻居，以及诸如训练测试分裂，偏见差异权衡，最小二乘优化以及使用梯度下降的数值最小化的关键原则。通过使用jupyter笔记本的动手会议，参与者将在数据分析中获得实际经验，而无需事先编程知识。该课程强调机器学习在各种环境中的普遍适用性，使参与者能够以最少的先验知识来理解数据模式。要求参与者带上笔记本电脑。如果您没有自己的笔记本电脑，请告诉我，我们有一些笔记本电脑，尽管将突出显示肾脏研究的示例，但所涵盖的概念和方法广泛适用于生物医学领域以外的各种数据问题。
RenPro方法课程：博士教授Merle Behr（...
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