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待整理17
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机器学习在电催化领域的应用
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10_3_1_ 欠拟合与过拟合.mp4
11_3_2_ 留出法.mp4
12_3_3_ 交叉验证.mp4
13_3_4_ 自助法.mp4
14_3_5_ 无关数据.mp4
15_3_6_ 文献解读1.mp4
16_4_1_ 约束项.mp4
17_4_2_ 预测OER.mp4
18_4_3_ 弹性网.mp4
19_5_1_ 神经网络原理.mp4
1_0_ 软件安装.mp4
20_5_2_ 神经网络使用.mp4
21_5_3_ 文献解读2.mp4
22_6_1_ 决策树算法.mp4
23_6_2_ AEM与LOM.mp4
24_6_3_ 决策树可视化.mp4
25_6_4_ 逻辑回归.mp4
26_6_5_ k近邻原理.mp4
27_6_6_ k近邻分类纳米粒子.mp4
28_6_7_ 贝叶斯.mp4
29_6_8_ 支持向量机.mp4
2_1_ 简介.mp4
30_6_9_ 查准率与查全率.mp4
31_6_10_ PR曲线.mp4
32_6_11_ ROC曲线.mp4
33_7_1_ 支持向量机回归.mp4
34_7_2_ 预测OER超电势.mp4
35_7_3_ Pearson相关系数.mp4
36_7_4_ 文献解读3.mp4
37_8_1_ 决策树回归.mp4
38_8_2_ 预测MXene活性.mp4
39_8_3_ 随机森林.mp4
3_2_1_ 线性回归原理.mp4
40_8_4_ 极端树.mp4
41_8_5_ 互信息.mp4
42_8_6_ 特征重要性.mp4
43_8_7_ SHAP.mp4
44_8_8_ 版本说明.mp4
45_8_9_ SHAP使用.mp4
46_9_1_ AdaBoost.mp4
47_9_2_ 预测CO2RR.mp4
48_9_3_ 梯度提升回归.mp4
49_9_4_ 网格搜索.mp4
4_2_2_ 双金属吸附.mp4
50_10_ XGBoost.mp4
51_11_1_ 库伦矩阵.mp4
52_11_2_ 描述符.mp4
53_12_1_ 预处理.mp4
54_12_2_ cpd.mp4
55_12_3_ 数据清洗.mp4
56_12_4_ 特征构建.mp4
57_13_ 机器学习在电催化的应用—总结.mp4
5_2_3_ 多元线性回归.mp4
6_2_4_ 预测HER活性.mp4
7_2_5_ 非负限定.mp4
8_2_6_ 广义线性模型.mp4
9_2_7_ 多项式拟合.mp4
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