在数据分析与建模领域,具备扎实的理论基础与丰富的实践经验。熟练掌握多种先进算法和框架,如CatBoost、支持向量机(SVM)及神经网络,能有效处理分类和回归问题,高效解决高维数据分析难题。在深度学习方面,熟悉构建和调整模型,应用于图像识别、自然语言处理和预测分析等领域。
在全栈开发方面,擅长使用Django框架开发微信小程序和Web网页。具备后端开发技能,能实现数据的安全存储、处理和传输。前端开发方面,熟悉HTML、CSS和JavaScript,能够创建用户友好的界面。综合运用各项技能,高效转化客户需求为实际应用,致力于优化用户体验,确保应用的响应性和可访问性。
1. 负责并完成50万样本的心脏病深度学习预测模型开发
2. 搭建过业内领先的医疗ai小程序
3. 基于nhanes, GBD, UKB等数据库,开发了机器学习的肾病预测模型,准确率达到90%以上。
本项目完全由我个人开发。 项目背景: 结直肠癌(CRC)是全球常见的恶性肿瘤之一,早期诊断和预后评估对于治疗和生存至关重要。近年来,基于基因表达数据的机器学习模型在CRC的诊断和预测方面展现出巨大潜力。 项目目标: 本项目旨在筛选出用于预测CRC的关键基因,并构建一个经过
完全由我个人开发 项目简介:基于多导联心电数据构建卷积神经网络(CNN)预测模型项目背景:心脏病作为全球最常见的疾病之一,对人类健康和生命安全构成了严重威胁。心电图(ECG)作为一种无创、便捷的检查手段,被广泛应用于心脏病的诊断和监测。然而,传统的ECG分析主要依赖于医生的主观