生統與機器學習的統計方法

Abstract

在公共衛生與環境醫學的研究領域，面對日趨複雜的大數據資料庫，必須利用新穎的統計分析工具解決問題，因此機器學習或是人工智慧模型日新月異，以符合實際研究的需求。此次演講主題，以結合生統方法與機器學習人工智慧模型，探討變數選取(variable selection)，人工智慧的交叉驗證學習法(cross-validation)，存活資料遺失值的機器學習差補法 (machine learning imputation)，最後在介紹機器學習(XGboost machine)於急性心衰竭的應用分析。

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