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推荐回答机器学习方法主要通过已知数据训练优化给定数学模型的参数，因而经过数据训练 产生的模型大小是固定的，可用模型快速筛选超大型的化合物库。其次，它基于经验数据或实验数据，不依赖于物理假设，能够应对复杂机制或更高层级的性质进行 数学建模和预测；其劣势在于它很大程度上依赖于数据的质量以及数据空间的分布 情况。数据储量大质量高，则机器学习或深度学习的表现好，反之则可能表现较差。 此外，其泛化能力也非常受限于它能够看到的数据空间，而且机器学习是一种黑箱 方法，科学家很难明确其判断依据。以上内容摘自《2022阿里云生命科学与智能计算峰会演讲合集》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7724 可下载完整版
2022-09-14 22:39:15赞同 展开评论 打赏
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