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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