Introduction to Materials Informatics
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Introduction to Materials Informatics
The Elements of Machine Learning
Zhang, Tongyi
Springer Verlag, Singapore
12/2024
465
Dura
Inglês
9789819979912
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Introduction.- Linear Regression.- Linear Classification.- Support Vector Machine.- Decision Tree and K-Nearest-Neighbors (KNN).- Ensemble Learning.- Bayesian Theorem and Expectation-Maximization (EM) Algorithm.- Symbolic Regression.- Neural Networks.- Hidden Markov Chains.- Data Preprocessing and Feature Selection.- Interpretative SHAP Value and Partial Dependence Plot.
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Materials Informatics;Materials Genome;Machine Learning;Artificial Intelligence;Materials Science
Introduction.- Linear Regression.- Linear Classification.- Support Vector Machine.- Decision Tree and K-Nearest-Neighbors (KNN).- Ensemble Learning.- Bayesian Theorem and Expectation-Maximization (EM) Algorithm.- Symbolic Regression.- Neural Networks.- Hidden Markov Chains.- Data Preprocessing and Feature Selection.- Interpretative SHAP Value and Partial Dependence Plot.
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