【人工智能】AI 驱动的数据分析:增强业务洞察力的工具和技术
人工智能和机器学习与数据分析的结合催生了多样化的工具包,推动行业做出更高效、更有洞察力的决策。了解人工智能和机器学习人工智能是一个更广泛的概念,指的是机器以人类需要智能的方式执行任务。机器学习是人工智能的一个子集,专注于机器可以通过经验学习和适应的想法。该技术依靠算法和统计模型来分析数据中的模式并...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
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
拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。在药物分子结构改造优化中,Topliss决...
《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式
复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...
基于BCS分类系统的创新药物制剂开发策略
最后,BCSIII和IV药物需要来自大鼠灌注研究或Caco-2实验的估计,以获得相应的决策树(www.e993.com)2024年10月4日。使用美托洛尔作为参考考虑相对有效渗透率值。如果药物的有效渗透性低于该参考值的5%,则推荐口服以外的给药途径。然而,相对渗透率值在5%和50%之间的候选药物是使用促渗剂制备的。具有大于50%的相对渗透性的BCSIV化合物被像BCSII药物...
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50、决策树分析定量风险分析中,用决策树在若干备选行动方案中选择一个最佳方案。在决策树中,用不同的分支代表不同的决策或事件,即项目的备选路径。
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
一、创新药风险调整净现值分析(rNPV)以及决策树分析1.风险调整后净现值分析给创新药项目估值2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估值1.产品管线的基本概念2.产品管线的估值计算方式和案例三、生物类似药的估值1.生物类似药的基本概念...
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种监督学习技术,是一种分层的if-else语句,它仅是规则的集合,或者也称为基于条件比较运算符的拆分条件。决策树算法广泛应用于回归和分类问题。以下示例将汽车类型二分为轿车和运动卡车,应用决策树算法找到因变量(responsevariable)与预测变量(predictors)之间的关系,并以树形结构的形式表示该...
全球生物学界(含中国)对于转基因安全的认识是完全一致的
目的基因与载体构建的图谱及其安全性、载体中插入区域各片段的资料、转基因方法、插入序列表达的资料等;第二部分是营养学评价:包括主要营养成分和抗营养因子的分析;第三部分是毒理学评价:包括急性毒性试验、亚慢性毒性试验等;第四部分是过敏性评价,主要依据联合国粮农组织与世界卫生组织提出的过敏原评价决策树依次评价,...