《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1、学习声子晶体等弹性波超材料的基本概念与计算方法。2、学习深度学习基本概念、算法以及Pytorch的模型搭建。3、深度学习在弹性波超材料领域的研究现状。4、学习基于COMSOLwithMATLAB的声子晶体数据集批量自主生成方法(分享课程涉及的所有数据集及代码)5、学习基于深度学习的声子晶体拓扑结构的正向预测设计...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型,通过逻辑函数(如Sigmoid)将线性组合的输入映射到0和1之间的概率值。其主要步骤包括:线性组合特征:应用Sigmoid函数:通过最大似然估计优化参数w和b。逻辑回归易于实现,计算效率高,但不适合处理复杂的非线性关系。问题9、介绍一下决策树和XGBoost决策树:一种树形结构...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

2.学习声操控方法的分类及构建方法,掌握声学换能器的激励输入和微粒动力学仿真分析;3.以空气泡型声学微流控为例,进行多物理场分析,理解耦合边界条件的选择,实施声流场的仿真分析;4.深入压电、声固和声流耦合的多物理场理解,进行谐振模式分析,配置研究步骤模型,实现多物理场的综合分析;5.分析声学超材料...

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。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。

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

1.学会MaterialProject,AFLOW,OQMD三大材料数据库的数据获取方法(www.e993.com)2024年11月7日。2.学会卷积神经网络、循环神经网络和晶体图神经网络等深度学习方法在材料预测方面的应用。3.学习主流材料数据库的数据获取方法。4.深度学习方法在材料预测方面的应用。机器学习分子动力学专题...

深度|新药研发项目价值评估的财务分析方法

常见的有现金流折现法(discountedcashflow,DCF)、风险修正的净现值法(risk-adjustednetpresentvalue,rNPV)、情景分析法(scenarioanalysis)、决策树模型分析法(decision-treemodeling)及蒙特卡罗模拟法(MonteCarlosimulation)等。其中现金流折现法是基础,其它的分析方法在基本原理上都属于现金流折现法。

《理论与法规》备考资料:决策树法

1.决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法。2.特点:用一种树状图表示决策过程,通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较,帮助决策者对行动方案作出抉择。3.当工程监理单位不考虑竞争对手的情况(投标时往往事先不知道参与投标的竞争对手),仅根据自身实力决定某些工程是否投标及如何报价时,则...

进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时

在进化决策树中,一个个体代表的是一棵决策树。初始群体由随机生成的树组成。随机树可以按以下步骤生成:在根节点和两个子节点后,算法以预设概率p决定每个子节点是否继续划分或成为终点。如果继续划分该子节点,算法会随机选择一些性质和阈值作为划分的标准。

战略目标的设定方法

四、决策矩阵法、决策树法决策矩阵法以矩阵为基础,先分别计算出各备选方案在不同条件下的可能结果,然后按客观概率的大小,计算出各个备选方案的期望值,经过比较后,从中选择出优化的战略目标。决策树法的基本原理,仍以收益矩阵决策为基础,所不同的是,决策树法是一种图解方式,对分析复杂的问题更为适用。决策树分...