受成分限制的基于注意力的网络（CrabNet） 该软件包实现了成分受限的基于注意力的网络（ CrabNet ），该网络仅采用成分信息来预测材料特性。 目录 如何引用 安装 复制出版物结果 使用CrabNet或DenseNet训练或预测材料属性 如何引用 如果要使用CrabNet请引用以下工作： (insert BibTeX citation) 安装 此代码使用PyTorch创建神经网络模型。 为了进行快速的模型训练和推理，建议您使用带有最新驱动程序的NVIDIA GPU。 Windows用户应该可以按照以下步骤通过Anaconda安装所有必需的Python软件包。 Linux用户还需要

稳定的： 掌握： Qiskit教科书源代码 这是教科书的交互式开源的资源库。 该教科书旨在用作大学量子算法课程的补充，以及对学习量子编程感兴趣的自学者的指南。 可以在找到与教科书各部分相对应的Jupyter笔记本。 这些笔记本中的代码将不断更新为最新版本的Qiskit。 这些笔记本被编译成html并导出到。 安装qiskit_textbook软件包 Qiskit教科书提供了一些特定于教科书的工具和小部件。 这不是Qiskit的一部分，可通过qiskit_textbook软件包获得。 使用和安装此程序的最快方法是通过以下命令： pip install git+https://github.com/qiskit-community/qiskit-textbook.git#subdirectory=qiskit-textbook-src 或者，您可以下载文件夹并运行： pip ins

电力需求预测：机器学习模型预测Sunyani和Nationwide的未来电力需求

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学习 ScrollMagic 访问并滚动到乐趣！ 教训 0 - 设置 1 - 第一个补间 2 - ScrollScene 选项 3 - 第一个引脚 4 - 引脚和补间 5 - [GSAP] TweenMax 方法 (1) 6 - [GSAP] TweenMax 方法 (2) 7 - 走得更远

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线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析