《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.1.7案例2:基于有限元法的二维周期结构频域与时域响应计算(包含实操)第2天:深度学习基本理论与常用模型介绍2.1深度学习2.1.1概念与原理2.1.2常见的深度学习模型(DFN、CNN、RNN、VAE等)2.1.3深度学习在声子晶体等弹性波超材料领域的研究现状2.1.4Anaconda环境与Pytorch深度学习框架的安装(...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

为建立数字法研究范式,首先应当明确数字法所依赖的系统性环境特征,即数字环境具有技术性、公开分享性、公共性、服务性和安全性等鲜明系统特征,进而可以初步设想未来数字法的研究方法,即可以采取还原论和整体性的结合、技术和法律的结合、实证主义和理性主义的结合以及“人”和“机器”的结合等方法。关键词:复杂系统;...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

8.计算效率:与XFEM相比,NN-EUCLID在计算速度上有显著优势,可达到6-25倍的加速。通过本天培训可以掌握:1.掌握超弹性本构模型的基本概念,包括应变能密度、第一Piola-Kirchhoff应力和切线模量的定义及推导。2.理解物理和热力学约束在超弹性本构模型中的重要性,如材料的客观性、稳定性和无...

AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!

ComputStructBiotech|深度学习用于蛋白质设计:从结构到序列与功能本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程主要面向有编程基础的学员,对基础知识进行详细讲解,并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。帮助学员们,通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示(www.e993.com)2024年10月31日。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造

2.药物设计基本策略2.1计算机辅助药物设计(CADD)CADD是一种利用计算机技术来辅助药物研发和设计的方法。它结合了计算化学、分子生物学、生物信息学和药物化学等多个学科领域的知识和技术,旨在提高药物研发的效率和成功率,其中的两个基本方法分别是2D-QSAR和3D-QSAR。

决策树,10道面试题

答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。什么是基尼不纯度?

开发者自述:我是如何理解决策树的

和(均为常量)。然后解下面关于p的不等式。acc可以有样本估计得出。即可以得到关于p的执行区间部分资料参考自网络,感谢广大的互联网!雷锋网(公众号:雷锋网)相关阅读:机器学习中决策树的原理与算法|科普监督学习最常见的五种算法,你知道几个?

时间原理:《信条》科学观影指南

几乎所有成功学中的“真实故事”,都是类似原理:先射好,再画靶子,然后通过生动的讲述二次创造。推理小说先设计好作案手法,再掩埋线索,然后作者倒过来一点点揭开,以天才神探的视角狂虐读者。爆款文章先挖掘泪点和槽点,再编造故事、堆砌道理。魔术师先琢磨透机关,再反向设计渲染手段,转移视线,制造戏剧化效果。