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Python醫學數據分析入門
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第11章習題參考答案
數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術,其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用,第三方庫功能強大,提供了完整的數據分析框架,深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法,結合大量精選的實例,使用Python進行數據分析,對常用分析方法進行深入淺出的介紹,以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用,盡量淡化分析方法的推導和計算過程,大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書,讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法,還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用,亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。
目錄(93章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 版 權
- 內容提要
- 前 言
- 資源與支持
- 配套資源
- 提交錯誤信息
- 與我們聯系
- 關于異步社區和異步圖書
- 第1章 Python語言基礎
- 1.1 關于Python
- 1.2 為什么使用Python分析數據
- 1.3 重要的Python庫
- 1.4 安裝與設置
- 1.5 代碼編寫工具
- 1.6 開始使用Python
- 1.7 工作目錄
- 1.8 習題
- 第2章 基本數據結構
- 2.1 列表
- 2.2 元組
- 2.3 字典
- 2.4 集合
- 2.5 習題
- 第3章 控制流、函數與文件操作
- 3.1 條件語句
- 3.2 循環語句
- 3.3 函數
- 3.4 文件操作
- 3.5 習題
- 第4章 NumPy基礎
- 4.1 創建數組對象
- 4.2 數組操作
- 4.3 數組運算
- 4.4 數組文件的保存與導入
- 4.5 習題
- 第5章 Pandas入門
- 5.1 Pandas數據結構
- 5.2 Pandas對象基本操作
- 5.3 DataFrame的導入和導出
- 5.4 Pandas數據預處理
- 5.5 習題
- 第6章 數據可視化
- 6.1 Matplotlib繪圖基礎
- 6.2 Seaborn數據可視化
- 6.3 其他Python數據可視化工具
- 6.4 習題
- 第7章 基本統計分析
- 7.1 查看數據集信息
- 7.2 數值型變量的統計描述
- 7.3 數值型變量的假設檢驗
- 7.4 分類變量的列聯表和獨立性檢驗
- 7.5 習題
- 第8章 線性模型與廣義線性模型
- 8.1 線性模型
- 8.2 Logistic回歸
- 8.3 Poisson回歸
- 8.4 生存分析與Cox回歸
- 8.5 習題
- 第9章 Scikit-learn機器學習入門
- 9.1 機器學習簡介
- 9.2 加載數據集
- 9.3 學習和預測
- 9.4 模型的選擇與評估
- 9.5 習題
- 第10章 TensorFlow深度學習入門
- 10.1 深度學習簡介
- 10.2 感知機與神經網絡
- 10.3 激活函數
- 10.4 損失函數
- 10.5 優化器
- 10.6 構建并訓練神經網絡
- 10.7 習題
- 第11章 圖像分類卷積神經網絡模型
- 11.1 卷積神經網絡
- 11.2 加載數據集
- 11.3 構建卷積神經網絡模型
- 11.4 編譯并訓練模型
- 11.5 評估模型
- 11.6 習題
- 習題參考答案
- 第1章習題參考答案
- 第2章習題參考答案
- 第3章習題參考答案
- 第4章習題參考答案
- 第5章習題參考答案
- 第6章習題參考答案
- 第7章習題參考答案
- 第8章習題參考答案
- 第9章習題參考答案
- 第10章習題參考答案
- 第11章習題參考答案 更新時間:2022-01-18 14:37:43
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