治理之智 | 梅夏英《复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式...

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;...

时代楷模!一种新型研究的出现轰动世界,造福全人类,成功通过细节...

与传统的Rosetta(Rosetta的原理为基于物理的方法将序列设计视为能量优化问题,在给定的输入结构中寻找具有最低能量的氨基酸身份和构象的组合)相比,ProteinMPNN在序列恢复、计算效率和适用范围上具有显著优势。该方法广泛应用于单体、环低聚物、蛋白质纳米颗粒和蛋白质-蛋白质界面的设计2.ABACUS-R是一个深度学习模型,在给...

深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响

大模型训练的第一性原理:本质上大模型的能力都来自于训练数据,体现某方面能力的训练数据密度越高,训练出的大模型这方面的能力就越强。粗略的分类,大模型的能力体现为三块:语言表达能力、知识记忆能力、逻辑推理能力。可以说,大模型的这三项能力的获取和掌握,与上述的第一性原理是密不可分的。首先来看语言表达...

【学术进展】基因组学再创新高,生命科学迎来颠覆性进展,解决历史...

1.1分子对接的概念及基本原理1.2分子对接的基本方法1.3分子对接的常用软件1.4分子对接的一般流程2.常规的蛋白-配体对接2.1收集受体与配体分子2.2复合体预构象的处理2.3准备受体、配体分子2.4蛋白-配体对接2.5对接结果的分析以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例第二天虚拟筛选1.小分子数据库的...

基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用

XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习...

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

3、理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景(www.e993.com)2024年11月28日。4、熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。授课时间2~4天时间，或根据客户需求选择（每天6个小时）授课对象市场部、业务支撑部、数据分析部、运营分析部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。学员要求1、每个学员自备一台便携机(必须)...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

本文介绍了决策树剪枝的原理。预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

随机森林的基本原理是通过构建多棵决策树来提高模型的准确性和稳定性。每棵决策树都在随机选取的特征子集上独立进行训练，然后对新的样本进行分类或回归预测时采用投票的方式（对于分类）或平均值（对于回归）进行结果整合。这样可以在一定程度上克服单棵决策树容易过拟合训练数据的缺点，提高模型的泛化能力。#机器学习#...

「析易科研」树形分类模型有哪些?

树形分类算法是一种监督学习算法,它通过构建一个树状模型来模拟决策过程,从而对数据进行分类。这种算法的核心思想是将数据集划分成若干子集,每个子集都具有相似的属性,直到可以对每个子集进行准确分类。原理树形分类算法的工作原理基于递归地将数据集分割成更小的子集,直到满足某个停止条件(如子集中的所有实例都属于同...

从用户到体验,如何开始搭建「用户行为分析」来深化业务改良【构建...

对于产品的各种优化改版也就开始变得谨慎,往往需要经过用户研究或是数据分析等工作来验证或决策,不再是由设计师或产品经理凭借过往经验办事或对标竞品照抄了,恰好用户行为分析就是用户洞察中具有代表性的一项,所以此篇听小编苦口婆心深入浅出叨叨一番吧。一、用户行为分析能干啥...