同类推荐
-
-
有机合成研究进展（谢卫青）
-
¥58.00
-
-
有机合成研究进展（谢卫青）
-
¥58.00
-
-
有机合成研究进展（谢卫青）
-
¥58.00
-
-
有机化学（上册）
-
¥66.00
-
-
有机合成化学实验
-
¥30.00
-
-
有机化学实验
-
¥33.00
-
-
有机化学
-
¥55.00
-
-
有机化学（徐国财）
-
¥48.00
-
-
有机化学（徐国财）
-
¥48.00
-
-
有机化学（徐国财）
-
¥48.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
树集成学习在有机合成预测中的应用
|
| ISBN： | 9787564957261 |
定价： | ￥49.00 |
| 作者： | 彭李超，杨晓慧，张普玉著 |
出版社： | 河南大学出版社 |
| 出版时间： | 2023年12月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 160页 |
中图法： | O621.3-39 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
50
|
|
2025-10-24
|
图书简介 | | 本书共分为9个章节。第2章阐述了特征描述符的选择,基于高维化学特征描述符数据的特点提出了基于重要性和相关性的特征描述符选择方法；第3章梳理了树集成学习模型的理论及算法流程；第4-9章展示了基于经典树集成模型的改进模型所做的一系列研究，包括基于分布式随机森林、深度森林、XGBoost、拓扑数据分析和LightGBM的结合、CatBoostChemCNet对有机化学反应合成产率的智能预测，以及产率与反应条件之间的内在关系分析。 |
|