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python建立操作子operon预测模型
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2023-01-13 02:50:47
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2021,Contemporary symbolic regression methods and their relative performance
论文年份:2021,论文被引:(2023)
【2022】Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific Discovery
用Tansformer来做符号回归
2022, Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific Discovery
本文重新审视了符号回归的数据集和评价标准,符号回归是一项从给定数据中恢复数学表达式的任务,特别关注其在科学发现方面的潜力。以现有的基于Feynman物理学讲座的数据集所使用的一组公式为重点,我们重新创建了120个数据集来讨论科学发现的符号回归(SRSD)的性能。对于这120个SRSD数据集中的每一个,我们都仔细审查了公式及其变量的属性,以设计合理的现实的取样范围,这样我们新的SRSD数据集就可以用来评估SRSD的潜力,例如SR方法是否能从这些数据集中(重新)发现物理规律。
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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