临床数据分析与回归建模（PICU临床数据应用）
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基于PICU患者临床数据，完成数据清洗、特征可视化与逻辑回归建模，探索患者关键指标与临床结局的量化关系
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机器学习分类与聚类（PICU临床数据应用）
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基于PICU临床数据，实现逻辑回归、随机森林、SVM三大分类模型与K-Means聚类，解决患者死亡风险预测与临床指标分组问题
MNIST手写数字识别：CNN实战与性能优化
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基于TensorFlow/Keras构建卷积神经网络（CNN），解决MNIST手写数字识别问题，通过架构优化与正则化技术实现99.32%测试准确率