机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

ouc机器学习实验，仅供参考

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

包含机器学习、数据挖掘、神经网络，可以应用于各个领域

factor-returns.csv

EE369 机器学习大作业

人体CT扫描段层DCM格式，可用于机器学习/人工智能，练习参考。

机器学习数学基础（线性代数、概率与信息论、数值计算），机器学习常用方法、深度学习和具体应用

目录 介绍 该存储库表示在开发用于材料科学中的机器学习的图形网络方面的工作。 这项工作仍在进行中，到目前为止，我们开发的模型仅基于我们的最大努力。 我们欢迎任何人使用我们的代码和数据来构建和测试模型的努力，所有这些代码和数据都是公开的。 也欢迎任何意见或建议（请在Github Issues页面上发帖。） 使用我们的预训练MEGNet模型进行晶体特性预测的Web应用程序可从。 MEGNet框架 MatErials图形网络（MEGNet）是DeepMind图形网络[1]的实现，用于材料科学中的通用机器学习。 我们已经证明了它在分子和晶体的广泛属性中实现非常低的预测误差方面所取得的成功（请参阅 [

基于高通量计算与机器学习的材料设计方法与软件的开发与应用 本资源摘要信息将详细介绍基于高通量计算与机器学习的材料设计方法的原理、实现过程和应用实践，以及与之相应的软件的开发与应用。 一、基于高通量计算的材料设计方法 高通量计算在材料设计中的应用主要体现在以下几个方面：分子模拟、计算设计和材料性质预测。通过高通量计算，可以对材料的分子结构和化学性质进行高精度的计算，帮助研究人员深入了解材料的本质；计算设计可以通过计算机模拟和优化材料的设计方案，提高材料的性能和稳定性；材料性质预测则可以通过对材料的各种性质进行预测，为新材料的研发提供理论指导。 二、基于机器学习的材料设计方法 机器学习在材料设计中的应用也包括算法、模型和数据集等方面。机器学习算法包括神经网络、决策树、支持向量机等多种类型，可以根据不同的材料设计和预测需求进行选择；模型方面，主要包括各种统计算法和深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等；数据集则是机器学习算法发挥作用的关键，需要收集和整理大量关于材料性质、结构、性能等方面的数据。 基于机器学习的材料设计方法主要涉及模型建立、算法优化和数据集选择等方面。模型建立需要根据研究目标和数据特征选择合适的机器学习算法和模型；算法优化则需要对模型进行训练、调参、优化，以提高预测的准确性和效率；数据集选择则需要收集和整理大量与材料相关的数据，包括结构、性质、性能等方面。 三、软件的开发与应用 为了实现基于高通量计算与机器学习的材料设计方法，需要开发相应的软件工具。在需求分析阶段，需要明确软件的功能和用户需求，如材料性质预测、分子模拟等；在程序设计阶段，需要选择合适的编程语言和框架，如Python、C++等，并设计软件的基本架构和模块；在代码实现阶段，需要将算法和模型实现为具体的代码，并编写用户界面和文档。此外，还需要对软件进行测试和优化，确保其稳定性和性能达到预期。 四、结论 本资源摘要信息介绍了一种基于高通量计算和机器学习的材料设计方法，以及与之相应的软件的开发与应用。该方法结合了高通量计算在材料设计中的快速筛选和机器学习在预测新材料性质方面的优势，为材料设计提供了新的解决方案。通过这种方法，可以在短时间内筛选和优化大量的材料设计方案，从而提高材料的性能和稳定性，加速新材料的研发进程。同时，本资源摘要信息还介绍了软件开发的过程和实现，为实际应用提供了有效的工具。这种方法的重要性和前景不仅在于其高速和高精度，更在于其可以为材料科学领域的研究与发展提供更多的可能性和创新。