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原创通过kaggle 2015年航班延误数据集flights.csv，分别用XGBoost、LightGBM和CatBoost模型进行实验

Kaggle 是一个著名的数据科学和机器学习竞赛平台，提供了大量免费的公开数据集供研究者、学生、数据科学家和开发者使用。Kaggle 上的数据集覆盖了广泛的领域，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、经济学、社会学等。在获取kaggle数据集过程中，遇到Kaggle新用户注册无法弹出验证提示的问题。：这些数据集通常用于训练和测试机器学习模型，常见的任务包括分类、回归、聚类等。：包含文本数据，用于训练语言模型、情感分析、文本分类等任务。：用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

2024-11-25 13:58:30 560

原创基于模型的靶点药理学评估（mTPA）：一种利用PBPK/PD建模和机器学习设计早期药物发现中的药物化学与DMPK策略的方法【文献解读分享】

基于模型的靶点药理学评估（mTPA）：一种利用PBPK/PD建模和机器学习设计早期药物发现中的药物化学与DMPK策略的方法2021年3月，SCI医学1区。

2024-11-25 13:48:23 708

原创 Origin Pro 2017 提取图片数据步骤

对齐后->origin具体安装步骤：http://t.csdn.cn/NcUkT

2023-09-13 20:58:33 696

原创抗生素-哌拉西林

抗生素(antibiotics)系指由细菌、真菌或其他微生物在生活过程中所产生的具有抗病原体或其他活性的一类物质。

2023-09-13 13:57:43 407

原创【学习记录】pubmed检索记录

PubMed高级检索示例

2023-04-25 14:50:48 3427

原创【学习记录】KL散度的定义

KL散度是非对称的，也满足三角不等式，不是严格意义上的距离度量。（1）对离散随机变量，KL散度定义为。（2）对连续随机变量，KL散度定义为。

2023-04-19 15:21:01 325

原创【学习记录】神经网络三种主要类型

和前馈神经网络相比，反馈神经网络中的神经元具有记忆功能，在不同时刻具有不同的状态，反馈神经网络中信息传播可以是单向的，也可以是双向传播，包括循环神经网络、Hopfield网络和玻尔兹曼机。前馈神经网络中，把每个神经元接受信息的先后分为不同的组，每一组可以看做一个神经层，每一层中的神经元接受前一层神经元的输出，并输出到下一层神经元，整个网络中的信息是朝着同一个方向传播的，没有反向的信息传播，包括全连接前馈神经网络和卷积神经网络。

2023-04-16 17:40:26 866

原创【学习记录】前馈神经网络

③损失函数估量模型预测值和真实值之间差距，损失函数给出差距越小，则模型鲁棒性越好，其中常用的损失函数：softmax，SVM。（3）从标注数据出发，优化模型数据（优化目标：损失值小，参数不复杂）②评分函数将输入数据映射为类别置信度大小：s=f(x)=④参数优化：梯度下降、误差反向传播（BP算法）①标注数据：（xi,yi）（1

2023-04-16 17:21:32 193

原创【学习记录】激活函数+损失函数

用来评测模型预测值f(x)与真实值y的相似程度，损失函数越小，模型鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。2.损失函数 softmax loss：①softmax②cross-entroy loss 组合而成的损失函数。（交叉熵：作为损失函数好处，使用sigmod函数在梯度下降时避免均方误差损失函数学习速率降低问题）全连接输出的向量z值无大小限制，（1）将其限制为0-1之间，变为概率值。与真值越接近，损失函数越小，与真值相对越远，损失函数越大。优化过程：不断提升与真值接近概率，降低损失函数。③相对熵（KL散度）

2023-04-16 17:03:38 256

原创【学习记录】神经网络

1.2感知机：两层神经元构成是一种特殊的前馈神经网络（无隐藏层，只有输入层/输出层，无法拟合复杂数据）1.1神经元模型生物神经网络工作原理-MP神经元模型。（f为激活函数，形式为阶跃函数，修正线性单元Relu）当隐藏层只有一层：两层神经网络（不包括输入层）输入层：网络输入层神经元代表一个特征。输出层：输出层个数代表了分类标签个数。神经网络分：输入层、隐藏层、输出层。输出层：阈值逻辑单元-MP神经元。i：第i个其他神经元的连接权重（xi：第i个其他神经元输入。b：当前神经元的阈值。

2023-04-16 16:32:18 105