创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构,...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,最后到达的叶子则给出了预测的答案。(2)划分准则:当我们想要把数据集分成两部分时,需要一个标准来...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
福州大学2025研究生《运筹学》考试大纲
(4)掌握最优化原理与动态规划的数学模型(5)掌握一般数学规划的动态规划模型的解法7、图与网络分析(1)掌握图与网络的基本知识(2)掌握最短路问题及其解法(3)掌握最大流问题及其解法(4)掌握最小费用流问题及其解法(5)掌握图的最小部分树、最短路、最大流的应用8、决策分析(1)掌握决策的分类和过...
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
决策树是一种广泛使用的机器学习方法,它递归地将数据分割为越来越小的子集,其中数据具有更大的相似性。决策树对社会研究很有吸引力,因为它们易于解释。因果树,即适用于因果推理的决策树,对数据进行分区以最大限度地减少叶内处理效果的异质性,这种方法允许研究人员通过在协变量的高维函数上发现没有预先指定的子群体。
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
5.结构活性关系原则:应具有相同或者相似的基本活性结构特征,以便更好地理解结构与活性之间的关系(www.e993.com)2024年9月15日。这可以通过分析活性类似化合物的结构来实现,例如共同的药效团或子结构。6.数据可靠性原则:应有可靠的生物活性数据,这些数据应来自于可信的实验方法和实验室。这有助于确保模型的准确性和可靠性。
品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑
(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、竞争优势、管理团队、致命缺陷问题、个人标准、理想与现实的战略差异八个方面评价创业机会的价值潜力,并围...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
分为十四章,将系统地讲解FVCOM的基础理论、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟的全过程。同时,通过理论讲解与实操练习相结合的方式,帮助学员熟练掌握FVCOM模型的构建、参数设置、运行及结果分析技巧。现详细通知如下:...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
??Matplotlib:基础图表、科学图形、图表定制。4.数据分析与可视化??Pandas:数据结构(Series、DataFrame)、数据载入、数据清洗、数据统计、数据合并。??数据可视化:使用Matplotlib和Seaborn进行高级数据可视化。5.蛋白质设计中的特定应用??BioPython:序列处理、数据库访问、生物学数据的分析。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后处理和分析的技能。3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等...