基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络可以用于建立预测模型，以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂，它具有高效、稳定和长久的特点。然而，SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响，如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中，我们使用BP神经网络模型，选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量，建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明，BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，绝对误差的平均值为8%，相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用具有以下几个优点： BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数，避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测，具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用还存在一些挑战，如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中，进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。

完美解决matplotlib、numpy出现DLL load failed:找不到模块，试了很多方法都不行，这个方法可以解决 错误细节：Traceback(most recent call last) import matplotlib.pyplot as plt _chek_versions() ffrom . import ft2font 在Python编程环境中，遇到“DLL load failed:找不到模块”的错误通常是由于依赖库缺失或版本不兼容导致的。这里，我们关注的问题是matplotlib和numpy这两个重要库在运行时出现了该问题。matplotlib是Python的一个数据可视化库，而numpy是用于科学计算的基础包，它们都需要一些特定的DLL（动态链接库）来执行其功能。 错误详细信息显示，当尝试导入matplotlib.pyplot并执行_chek_versions()函数时，从.ft2font模块导入失败。ft2font是matplotlib库的一部分，它用于处理字体和文本。这个问题可能是因为系统缺少某些必要的DLL文件，或者当前numpy的版本没有包含必需的mkl（Intel Math Kernel Library）组件。 mkl是一个高性能的数学和科学计算库，为numpy和其他科学计算库提供了加速。如果numpy安装时没有包含mkl，那么在执行涉及复杂计算的操作时，可能会因为缺失相应的DLL文件而导致错误。 解决这个问题的步骤如下： 1. 你需要访问指定的网址：[https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)，这是一个第三方网站，提供预编译的Python库，包括numpy。确保在下载之前了解并接受使用这些库的风险。 2. 在该页面中，找到与你的Python版本和操作系统位数相匹配的numpy版本。例如，如果你使用的是Python 3.6 64位版本，你应该下载形如`numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`的文件。注意，这里的`cp36`表示Python 3.6，`win_amd64`表示64位Windows系统。 3. 下载完成后，使用pip来安装这个带有mkl的numpy版本。打开命令提示符或终端，然后输入： ``` pip install path\to\numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 其中`path\to\numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`应替换为你实际保存whl文件的路径。 4. 安装成功后，再尝试安装matplotlib。你可以通过pip进行安装： ``` pip install matplotlib ``` 5. 完成以上步骤后，你应该已经成功安装了带有mkl的numpy和matplotlib。现在，再次尝试运行你的代码，错误应该已经被解决了。 在机器学习项目中，matplotlib和numpy是非常关键的库，因为它们分别负责数据可视化和数值计算。正确地安装和配置这些库对于确保项目能够顺利进行至关重要。如果你在安装过程中遇到任何其他问题，建议查阅官方文档或在线社区，以获取更详细的帮助和解决方案。同时，保持库的更新也是避免这类问题的好习惯，因为新版本通常会修复已知的bug并提升兼容性。

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理非欧几里得数据，如图结构数据。在本数据集“PTC-FM”中，我们聚焦于小分子的图表示和二分类任务。这个数据集包含349个图，每个图代表一个化学分子，其结构信息被抽象成节点和边的形式。平均每个图有14个节点，这通常对应于分子中的原子，而平均14条边则代表原子间的化学键。 图神经网络的工作原理是通过不断迭代地传播和聚合邻居节点的信息，从而对每个节点进行特征学习。在每一轮迭代（也称为消息传递层）中，每个节点的特征向量会与相邻节点的特征向量进行交互，然后更新自身的状态。这个过程可以理解为在图中传播信息，直到达到一个稳定状态或达到预设的迭代次数。通过对图中所有节点特征的汇总，可以得到整个图的全局表示，用于执行分类或其他下游任务。 对于小分子分析，GNN特别适合，因为它能捕获分子的拓扑结构和化学键信息。在PTC-FM数据集中，GNN模型可以学习识别分子结构与特定属性（例如，是否有毒性）之间的关系。二分类任务意味着模型需要区分两类不同的分子，比如有毒和无毒。 为了构建这样的模型，首先需要将分子结构数据转化为图的形式，其中节点代表原子，边代表化学键。然后，每个节点可以有初始特征，如原子类型，而边可能也有附加信息，如键的类型。在训练过程中，GNN模型会学习这些特征并利用它们进行分类。 在实际应用中，GNN模型的构建通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：将分子结构数据转换为图表示，包括节点和边的初始化。 2. **定义GNN层**：设计消息传递函数和节点/图聚合函数。 3. **模型架构**：搭建多层GNN网络，并可能结合其他深度学习组件如全连接层。 4. **训练与优化**：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。 5. **评估与验证**：使用交叉验证或者独立测试集评估模型性能。 在这个数据集上，你可以尝试多种GNN变体，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或 Message Passing Neural Network (MPNN)，并比较它们的性能。此外，可以考虑集成其他技术，如节点嵌入、图池化或图自编码器，以增强模型的表达能力和泛化能力。 PTC-FM数据集为研究和开发图神经网络提供了宝贵的资源，有助于推进化学信息学、药物发现和机器学习在物质科学领域的应用。通过深入理解和应用GNN，我们可以更好地理解和预测分子的性质，这对于新药研发、材料科学等领域具有重大意义。

Machine Learning。学习交流使用勿做商业用途

German-Credit-Risk UCI Machine Learning Dataset models = pd.DataFrame({'Models':['Random Forest Classifier', 'Support Vector Classifier', 'Logistic Regression', 'Gradient Boost Classifier'],'Score':[score_rfc ,score_svc, score_lr, score_gbc]}) models.sort_values(by='Score', ascending = False)

不用辛苦外网下载了，又慢又不稳定，支持python3.5及以上 前置资源需要下载：numpy、scipy、matplotlib

机器学习 Myers Briggs 人格预测 ​ Myers-Briggs Type Indicator（MBTI）是一种用于评估个人人格类型的心理测量工具。它基于卡尔·荣格（Carl Jung）的心理类型理论，将个体的行为和偏好分为四个二元维度，每个维度有两种可能的特质，从而产生 16 种不同的人格类型。 以下是 MBTI 中的四个维度及其对应的特质： **外向（E）- 内向（I）：**外向倾向的人更喜欢与外部世界互动，善于社交，倾向于行动和表达。而内向倾向的人更喜欢独处，更关注内心世界，倾向于思考和反省。 **感觉（S）- 直觉（N）：**感觉型的人更注重现实、具体的事实和细节，喜欢实际经验和具体情况。直觉型的人更注重未来、想象力和可能性，喜欢探索新思想和理念。 **思考（T）- 情感（F）：**思考型的人更偏向于逻辑、客观分析和理性决策，倾向于基于事实和原则做出决定。情感型的人更注重情感、价值观和人际关系，倾向于考虑他人感受和价值观。 **判断（J）- 感知（P）：**判断型的人更喜欢有计划、有组织、按规则进行生活，倾向于做出决策并快速采取行动。感知型的人更喜欢灵活、开放、适应

在本资源中，我们主要探讨的是利用机器学习中的回归算法来预测葡萄酒的质量。回归是一种预测性的建模技术，用于研究两个或多个变量间的关系，尤其是因变量与一个或多个自变量之间的关系。在这个实战案例中，我们将关注Lasso、Ridge和ElasticNet三种回归算法，它们都是线性模型的变种，特别适用于处理具有大量特征或者存在多重共线性的数据集。 让我们了解下Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。Lasso回归在最小化平方误差的同时，引入了L1正则化项，这使得部分系数变为零，从而实现特征选择的效果。通过这种方式，Lasso不仅可以减少过拟合的风险，还能帮助我们理解哪些特征对目标变量的影响更为显著。 接着是Ridge回归（岭回归），它采用了L2正则化，即在损失函数中添加了特征权重的平方和。与Lasso不同，Ridge不会使系数完全变为零，而是将所有系数都缩小到一个较小的值，这样可以保持所有特征的贡献，同时降低模型复杂度，防止过拟合。 ElasticNet是Lasso和Ridge的结合体，它综合了两者的优点。ElasticNet引入了L1和L2正则化的线性组合，既保留了特征选择的能力，又保持了模型的稳定性。在特征之间有强相关性的情况下，ElasticNet往往比单独使用Lasso或Ridge表现更好。 在这个实战项目中，我们将使用葡萄酒质量数据集（winequality-red.csv），这是一个常见的多变量数据集，包含了红葡萄酒的各种化学属性，如酒精含量、酸度等，以及对应的葡萄酒质量评分。通过这个数据集，我们可以训练和比较上述三种回归模型的预测性能，通常我们会使用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力。 10_葡萄酒质量预测.py 文件应该包含了整个分析过程的Python代码。代码可能涵盖了数据预处理（例如缺失值处理、特征缩放）、模型训练（使用sklearn库中的Lasso、Ridge和ElasticNet类）、模型评估（如均方误差、R^2分数等指标）以及可能的模型调优步骤。 这个实战案例旨在帮助我们理解和应用不同的回归算法，特别是在处理具有大量特征的数据集时，如何通过正则化技术来提升模型的预测能力和解释性。通过对Lasso、Ridge和ElasticNet的比较，我们可以更深入地理解它们在实际问题中的适用场景，为未来的工作提供有价值的参考。

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