运用机器学习技术和脑电进行大脑解码-EEG Processing and Feature7

这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第七个视频资料整理。内容是“运用机器学习技术和脑电进行大脑解码”。

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

• 引言
• 基于脑电数据的机器学习基础分析
• • 机器学习——基本概念
  • 机器学习——基本流程
  • • 数据采集&预处理
    • 数据采集
    • 预处理
    • • 剔除异常值
      • 归一化
    • 特征提取&特征选择
    • • 无监督降维——主成分分析
      • 有监督降维
    • 模型选择&模型训练
    • • 脑电分析中常见的分类器
      • 分类器的过拟合与欠拟合
    • 评估
    • • 交叉验证
      • 性能度量指标
• 基于脑电数据的机器学习进阶分析
• • 基于时域信号的解码分析
  • 脑电和核磁共振的容和解码
• 睁眼/闭眼分类代码解读

引言

基于脑电数据的机器学习基础分析

机器学习——基本概念

机器学习——基本流程 数据采集&预处理

数据采集

预处理

剔除异常值

归一化

特征提取&特征选择

无监督降维——主成分分析

有监督降维

模型选择&模型训练

脑电分析中常见的分类器

分类器的过拟合与欠拟合

评估

交叉验证

性能度量指标

基于脑电数据的机器学习进阶分析

基于时域信号的解码分析

脑电和核磁共振的容和解码

睁眼/闭眼分类代码解读

https://github.com/yihengtu/machine-learning-for-EEG