一个收敛的模型可能面临过拟合（对训练数据过度优化，而在新数据上表现不佳）或欠拟合（模型过于简单，未能捕捉到数据中的关键模式）的问题。在深度学习中，“收敛” 指的是训练过程中模型逐渐学习并改善其性能，直到达到一种稳定状态。在深度学习和机器学习中，评估模型收敛的指标主要集中在两个方面：损失函数和模型性能指标。F1 分数是精确度和召回率的调和平均值，是一个综合考虑了精确度和召回率的指标。对于分类问题，尤

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。对每个小批量数据进行归一化处理，有助于稳定和加速神经网络的训练，虽然它主要是为了解决内部协变量偏移问题，但也被发现可以轻微地起到正则化的作用。正则化的目标是在保持模型性能的同时减少其复杂度，从而避免过拟合，使模型在新数据上的表现更为稳定和准确。通过

从一些大型数据库上下载下来的小分子数据库，动辄上百万、上千万的分子，如果没有服务器，只是普通电脑，要想进行分子筛选，可选的方法就是分割这个小分子数据库，然后依次进行筛选，本人结合已有经验和个人情况总结了一些代码，供大家参考：f="D://zinc_400//ligands//ligand46//concat_46"split_number=35000#numberofmoleculesineach

今天我们来学习2020年中国中医科学院中药研究所杨红军教授在Pharmacological Research上发表的“利用无监督机器学习对异质网络中化合物的细胞功能相似性进行人工智能方法的中药机理探索，以小儿消食颗粒为例”摘要“多向药理学”通常用于描述单一化合物的全网络效应，但中药根据 "多成分、多靶点、多通路 "的原则，自然具有多向药理学效应。研究多成分的中药的多药理机制是一个挑战。 在本研究中

Harren, Tobias等人于2022年在Journal of Chemical Information and Modeling上发表了一篇“Interpretation of Structure–Activity Relationships in Real-World Drug Design Data Sets Using Explainable Artificial Intelligen

总体来说，要在《Nature Communications》发表，研究需要具备高度的创新性、重要的科学贡献，并且能够吸引广泛的科学兴趣。重要的科学贡献：研究应该在其所属的学科领域（例如生物学、物理学、化学、地球科学、材料科学、医学或工程等）内做出重要贡献，提供深刻的新见解或解决了长期存在的重要问题。这可以是一个新的科学发现、一个创新的理论框架、一个先进的实验方法，或者对现有技术的重大改进。作者团队

在深度学习中，超参数优化是一个寻找最优超参数组合以提高模型性能的过程。由于超参数直接影响模型的学习过程和最终性能，因此正确地选择和调整超参数至关重要。如 Hyperopt、Optuna 等，这些库提供了执行上述方法的工具，有时还包括更高级的功能，如自动化的超参数优化过程。它通过构建超参数与目标函数之间的概率模型，并在此基础上选择最有可能改善性能的超参数。这是一种穷举搜索方法，通过在预定义的超参数空

正则化参数 λ 控制着模型对系数的收缩程度，影响着模型的复杂度。最终，你可以使用所选的最佳 λ 值来训练模型，并在测试集上评估其性能。在Python中，可以使用如scikit-learn库中的“LassoCV”类来自动进行这些步骤，它实现了基于交叉验证的拉索回归调参。选择评价指标：选择一个合适的评价指标来评估模型性能，如均方误差（MSE）、R平方值或其他与问题相关的指标。选择最佳参数：选择使评价指

多视角回归（Multi-view Regression）是一种机器学习方法，它处理具有多个数据源或视角的问题。在多视角回归中，每个视角提供了关于样本的不同信息。在多视角回归中，关键的挑战之一是有效地整合来自不同视角的信息。信息丰富性： 每个视角提供的信息在某些方面是冗余的，但在其他方面是独特的。性能提升： 利用多个视角有助于提高模型的泛化能力，因为它可以从不同的角度捕捉样本的特征，使模型更具鲁棒性

今天我们来学习2020年中国中医科学院中药研究所杨红军教授在Pharmacological Research上发表的“利用无监督机器学习对异质网络中化合物的细胞功能相似性进行人工智能方法的中药机理探索，以小儿消食颗粒为例”摘要“多向药理学”通常用于描述单一化合物的全网络效应，但中药根据 "多成分、多靶点、多通路 "的原则，自然具有多向药理学效应。研究多成分的中药的多药理机制是一个挑战。 在本研究中