學(xué)習利器的案例
學(xué)習python利器—pythonreader
在此為大家推薦一個小軟件pythonreader，可以實現(xiàn)在ABAQUS進行操作時，其相應(yīng)的python代碼也隨之顯示，有助于我們的學(xué)習。
（1）打開ABAQUS，再雙擊打開小軟件pythonreader（
兩者打開順序沒有影響），會出現(xiàn)一個顯示框獨立在桌面上。按住右鍵可進行顯示框的移動，點擊右鍵會出現(xiàn)圖中所示功能。
（2）每進行一步，都會出現(xiàn)相應(yīng)的python代碼，對于我們的學(xué)習是非常有幫助的。
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展開 Nature綜述：機器學(xué)習（ML）—研究分子和材料科學(xué)的新型利器
近幾年已經(jīng)得到迅速發(fā)展的人工智能子領(lǐng)域當屬機器學(xué)習，機器學(xué)習的核心在于統(tǒng)計算法，其運行過程與研究人員相似，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增多而提高自身能力。這種技術(shù)適合解決一些涉及到大型組合空間和非線性過程等復(fù)雜問題，而這些問題使用傳統(tǒng)技術(shù)有的不能解決，有的需要消耗很高的計算成本才能解決。
綜述總覽圖
【成果簡介】
近日，北卡羅來納大學(xué)教堂山分校Olexandr Isayev教授和倫敦帝國理工學(xué)院Aron Walsh（共同通訊作者）在國際著名期刊Nature上發(fā)表題為“Machine learning for molecular and materials science”的綜述文章，文章總結(jié)了機器學(xué)習用于化學(xué)與材料領(lǐng)域的最新進展。文中概述了適用于解決該領(lǐng)域研究問題的機器學(xué)習技術(shù)，以及在該領(lǐng)域的未來發(fā)展方向。同時也設(shè)想了一個可以通過人工智能來加速分子和材料的設(shè)計、合成、表征和應(yīng)用的前景。在這篇文章中，研究人員回顧了機器學(xué)習的基礎(chǔ)知識，確定了現(xiàn)有方法有望加速研究進程的領(lǐng)域，并且考慮了實現(xiàn)更廣泛的影響所需要的發(fā)展方向。
1 機器學(xué)習的知識與方法：
通過被給定足夠數(shù)據(jù)和規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法的機器學(xué)習，計算機能夠在無人為輸入的條件下識別所有已知的物理定律（有可能是當前還未知的定律）。與傳統(tǒng)計算相比，機器學(xué)習方法可以通過評估一部分數(shù)據(jù)集以及建立一個模型來進行預(yù)測，從而學(xué)習構(gòu)成數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)的規(guī)則。
1.1 數(shù)據(jù)收集
機器學(xué)習包括從現(xiàn)有（訓(xùn)練）數(shù)據(jù)中學(xué)習的模型。數(shù)據(jù)可能需要初始化預(yù)處理，在此期間識別和處理丟失或者偽造的元素。
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展開 17個機器學(xué)習的常用算法
強化學(xué)習：在這種學(xué)習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學(xué)習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習（Temporal difference learning）
5. 算法類似性根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當然，機器學(xué)習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說， 同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進行分類。
6. 回歸算法：回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法。回歸算法是統(tǒng)計機器學(xué)習的利器。在機器學(xué)習領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）
7. 基于實例的算法基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習或者“基于記憶的學(xué)習”。
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