河南悦影医药科技有限公司（简称“悦影科技”）将于 2026 年 8 月 11 日—15 日推出脑电与机器学习专题实战班（Python版）。本课程采用“系统录播课程学习 + 直播答疑辅导”的教学模式，学员可先通过课程视频系统学习机器学习基础、Python编程、脑电特征处理、分类与回归模型、特征降维与选择、模型评估及参数优化等核心内容，再结合直播答疑环节，集中解决课程学习和实际科研中遇到的问题。

第1天｜机器学习基础、脑电特征与 Python 编程入门

课程模块一：机器学习基础

课程模块二：静息态和任务态脑电特征介绍

第2天｜线性回归、SVM 与特征降维实战

课程模块一：一般线性回归原理及实战操作

课程模块二：K近邻分类（KNN）与线性判别分析（LDA）原理及实战

第3天｜正则化回归、KNN 与 LDA 分类实战

课程模块一：模型评估

课程模块二：正则化线性回归

第4天｜决策树、随机森林与朴素贝叶斯实战

课程模块一：SVM分类与SVR回归

课程模块二：决策树与集成学习

课程模块三：朴素贝叶斯分类器

第5天｜直播答疑

集中答疑

针对课程学习、软件操作、代码运行和数据分析过程中遇到的问题进行集中答疑，帮助学员梳理分析思路，解决实操中的具体问题。

本期实战班培训费用

¥ 3500 元/ 人

如需对公转账、开具发票或多人团体报名，请提前联系课程顾问咨询。

赵老师

工学博士 · 硕士生导师

博士毕业于西安交通大学生物医学工程研究所。基于脑电、磁共振和机器学习技术研究精神疾病发病机制、生物标志物及治疗效果评价。以第一作者在 Molecular Psychiatry（IF=15.992）、Journal of Neural Engineering 等期刊发表 SCI 论文 12 篇，主持和参与多项国家自然科学基金项目。

文老师

工学博士

长期从事脑电、肌电等生物电信号处理及机器学习方法研究。主要研究兴趣包括脑电与肌电信号的采集与预处理、特征提取、模式识别、分类预测及机器学习模型构建等，具有较为扎实的理论基础和丰富的数据分析实践经验。

一、按计划学习

二、学习准备

1、请提前准备好电脑，建议使用 Windows 系统进行学习和实操。

2、请确保网络环境稳定，避免因网络卡顿影响课程观看和资料下载。

3、本课程主要使用 Python 开展机器学习分析，并涉及 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等常用数据处理与机器学习工具。建议提前预留足够的电脑存储空间，并按照课程指导完成 Python 环境、相关软件及依赖库的安装与配置。

4、建议提前建立课程资料文件夹，将课程资料、练习数据、代码文件和个人分析结果分类保存，方便后续复习和实操。

5、条件允许的情况下，建议使用双屏学习：一个屏幕观看课程视频，另一个屏幕跟随课程进行软件操作。

三、学习方法

1、建议边看课程边操作，不要只看不练。脑电数据分析更依赖实操训练，只有真正完成导入数据、预处理、画图、统计和结果导出，才能形成稳定的分析能力。

2、学习过程中遇到问题，请及时记录，包括报错信息、软件版本、操作步骤和问题截图，便于在直播答疑或在线技术支持中快速定位问题。

3、不建议一次性长时间刷完课程。可以按照“学习一部分—实操一部分—整理问题—集中答疑”的节奏进行。

4、如已有自己的脑电特征数据，可以结合课程内容逐步梳理分类或回归分析方案。但建议先完整运行课程提供的案例数据和示例代码，理解数据格式、参数设置及结果含义后，再迁移到个人课题数据。

四、直播答疑建议

1、请关注课程通知，按时参加直播答疑环节。

2、参加答疑前，建议提前整理好问题，尽量描述清楚：使用的软件、数据类型、操作步骤、遇到的问题和希望解决的目标。

3、对于个性化课题问题，可结合课程提供的一对一课题疑难解答服务进一步沟通。