临床预测分析中的机器学习基础与工具介绍

资源摘要信息:"2018_mlw:2018年工作坊资料" 1. 标题分析： 标题中的"2018_mlw"很可能是指2018年某项工作坊的资料集，而"2018年工作坊资料"则是对这份资料性质的描述。通常在工作坊资料中，参与者能够得到一系列的讲解、实例演示、操作指南以及对应的实践练习材料。 2. 描述分析： 描述中提到了翁伟雄（MIT）将在研讨会上介绍关于临床预测分析的机器学习基本技术和工具包。具体来说，这部分内容涉及以下几个核心知识点： - 常见有用算法：这部分内容很可能涵盖了机器学习中用于分类、回归、聚类等不同类型的算法，如决策树、支持向量机(SVM)、随机森林、梯度提升树(GBDT)、K-均值(K-means)聚类等。 - 诊断工作流程：此处可能指的是实际应用机器学习模型到临床数据进行预测分析的具体步骤，包括数据清洗、特征选择、模型训练、评估、部署等。 - 乳腺癌威斯康星州（诊断）数据库和PhysioNet数据库中的ICU数据：这两者都是公开可用的真实医疗数据集，用于建立预测模型。这些数据集的使用可以训练参与者如何处理特定类型的临床数据，并从中提取有用信息。 - Google Colab / Jupyter Notebook：这两个工具都支持编写代码、可视化数据和共享文档，是数据科学和机器学习领域的常用工具。其中Google Colab为机器学习提供了一个免费的云端平台，可以利用GPU加速训练。 3. 标签分析： 标签“JupyterNotebook”指出了这份工作坊资料中会包含Jupyter Notebook的使用方法。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和说明文本的文档。在数据科学领域，Jupyter Notebook已成为一种标准工具，用于数据分析、模型构建和结果分享。 4. 文件名称列表分析： "2018_mlw-master"表明这是工作坊资料的主文件夹。通常，这种文件名表示用户可以访问与文件夹名称相对应的工作坊或项目的所有材料。"master"这个词暗示这可能是仓库的主分支或者是最新的、最完整的材料集合。 在文件列表中，我们可以假设会包含以下类型的内容： - 用于展示和解释机器学习概念、步骤和工具使用的Jupyter Notebook文件。 - 乳腺癌威斯康星州（诊断）数据库和PhysioNet数据库的ICU数据集的引用或实际数据文件。 - 相关的Python代码库和数据处理脚本。 - 预备阅读材料和案例研究，以帮助参与者了解机器学习在医疗领域的应用。 - 使用Google Colab的具体示例和指南，包括如何在Colab上导入数据集、运行代码和访问硬件加速器等。 综上所述，这份"2018年工作坊资料"提供了丰富的信息和资源，既包含理论知识也包含实践操作，旨在教育和训练参与者如何利用机器学习技术来解决实际的临床预测问题。对于对医疗数据分析和机器学习感兴趣的读者而言，这份资料将是一个宝贵的资源。