python机器学习实战糖尿病数据挖掘，运用多种回归算法挖掘年龄，性别，体重等致病因子

*   01 python机器学习-糖尿病数据挖掘课程概述/

  *   01 python机器学习-糖尿病数据挖掘课程概述.mp4 02:40

  *   02 python机器学习生物信息学概述（必看）.mp4 10:10

  *   03 讲师介绍-二十个医药数据库负责人.mp4 07:43

  *   04 糖尿病分类_特征_预防概述.mp4 18:25

  *   05 机器学习模型预测糖尿病患者血糖指标.mp4 06:37

*   02 python编程环境搭建/

  *   01 Anaconda快速入门指南.mp4 07:17

  *   02 Anaconda下载安装.mp4 07:02

  *   03 python第三方包安装(pip和conda install.mp4 02:48

*   03 糖尿病数据挖掘/

  *   01 建立糖尿病预测线性回归模型（linear regressio.mp4 13:49

  *   02 下载糖尿病数据方法(原始数据和清洗后数据).mp4 09:24

  *   03 线性回归和误差.mp4 04:52

  *   04 模型验证：均方差和中值绝对误差.mp4 09:59

  *   05 多算法比较，模型性能提高2倍.mp4 10:36

  *   06 原始数据和处理后数据建模性能对比.mp4 07:37

  *   07 糖尿病致病因子量化分析_性别，年龄，血压，BMI指数.mp4 13:34

  *   08 变量相关性分析-原来s1和s2血清检测呈现高相关性.mp4 06:28

  *   09 长寿之道-这课程是你的健康财富.mp4 09:26

  *   10 BMI指数python自动化计算脚本.mp4 08:17

*   04 附录/

  *   01 糖尿病中英单词汇总

  *   02 糖尿病患者更容易感染新冠病毒吗？

  *   03 最小角度回归预测糖尿病论文LeastAngleRegress