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加速的机器学习和数据科学...
图1描绘了使用标记数据训练以预测材料特性的典型监督ML模型。此类ML模型的主要组成部分是（a）定义问题（b）数据采集并选择适当的特征空间，（c）数据处理或探索性数据分析（EDA）和（d）使用合适的算法培训和验证该模型。尽管有许多开源材料数据库，但与数据科学的其他领域相比，数据由不同的类别组成，每个类别的数据相对有限。在大多数实验数据中，研究是在不同的实验条件下进行的，因此数据取决于温度，时间，湿度，原始化学物质等各种对照参数。选择数据后，下一个关键挑战是选择材料的适当功能集（指纹），以用目标属性映射。诸如Pymatgen [12]，Matminer [13]，原子模拟环境（ASE）[14]，DSCRIBE [15]等的开源库[13]等。对于分子和材料的不同位点，键和全局（晶格）特征非常有用。EDA包括验证任何异常值，将丢失的数据推出，将对象类型参数编码为数字类型，检查数据中的任何重复副本等。一旦数据准备就绪，为给定问题选择特定算法是另一个挑战，它应该考虑不同的因素，例如数据的大小，特征空间，问题的复杂性等。如果选择有限的数据点（例如深度学习算法）（高方差）模型（高方差）模型，则可能导致过度拟合。训练模型的解释性是了解最归因于总体预测的特征的另一个重要因素[16]。可以使用超参数调谐方法（如随机搜索交叉验证和网格搜索交叉验证）进一步调整模型的精度。
内容
作者：Thomas A. Donnelly 博士 摘要：这是 JMP® 软件将动态数据可视化和分析引入桌面的第 32 年。使用简短的案例研究，此演示将重点介绍 JMP 中强大的数据可视化功能，例如地图上的动画数据（现在可以记录为 GIF）、包括数据表中的图像、非结构化文本数据的分析、传感器数据流的分析（功能数据分析）以及展示 JMP 16 中的增强功能。使用新的 Graphlet 和悬停标签，可以直观地深入查看数据层次结构（例如工作分解结构 (WBS)），以查看每个步骤的图形摘要。只需几分钟即可完成电子表格程序中需要数小时才能完成的工作。JMP 减少了数据清理的繁琐工作 - 包括异常值检测、输入缺失数据和重新编码混乱数据。单击并拖动变量、添加数据过滤器、图像、地图和动画时，图表会立即出现。几乎可以从任何地方获取数据 - Excel、数据库、文本、互联网或 JMP 15 中新增的 PDF 文档导入表（甚至跨多个页面）。除了数据探索和可视化之外，JMP 还具有实验设计、可靠性和数据挖掘方面的尖端功能。JMP 为现实世界的 DOE 问题、高效的计算机模拟和软件质量保证提供解决方案。机器学习方法包括决策树、神经网络以及线性、逻辑和惩罚回归方法。使用具有置信区间的更多可解释模型获得接近机器学习的准确性。将展示如何将 JMP 的“每个统计数据的图形”轻松移动到 PowerPoint 演示文稿和交互式 HTML5 网络报告中，以便观众可以问“如果？”问题并立即获得答案，无需 JMP 软件。分类：未分类 工作组：演示
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56986 - JMP 16® 数据可视化、探索和发现软件 开始日期：2021 年 6 月 22 日 开始时间：美国东部时间下午 4:00 结束时间：美国东部时间下午 4:50 作者：Thomas A. Donnelly 博士 摘要：这是 JMP® 软件将动态数据可视化和分析引入桌面的第 32 年。此演示将使用简短的案例研究来重点介绍 JMP 中强大的数据可视化功能，例如地图上的动画数据（现在可以记录为 GIF）、包括数据表中的图像、非结构化文本数据的分析、传感器数据流的分析（功能数据分析）以及展示 JMP 16 中的增强功能。使用新的 Graphlet 和悬停标签，可以直观地深入查看数据层次结构（例如工作分解结构 (WBS)），以查看每个步骤的图形摘要。在几分钟内完成电子表格程序中需要数小时才能完成的工作。JMP 减少了数据清理的繁琐工作 - 包括异常值检测、输入缺失数据和重新编码混乱数据。单击并拖动变量、添加数据过滤器、图像、地图和动画时，可以立即看到图形出现。几乎可以从任何地方获取数据 - Excel、数据库、文本、互联网或 JMP 15 中新增的导入 PDF 文档中的表格（甚至跨多个页面）。除了数据探索和可视化之外，JMP 还具有实验设计、可靠性和数据挖掘方面的尖端功能。JMP 提供现实世界 DOE 问题的解决方案、高效的计算机模拟和软件质量保证。机器学习方法包括决策树、神经网络以及线性、逻辑和惩罚回归方法。使用具有置信区间的更多可解释模型获得接近机器学习的准确性。将展示如何将 JMP 的“每个统计数据的图表”轻松移动到 PowerPoint 演示文稿和交互式 HTML5 网络报告中，以便观众可以提出“假设？”问题并立即获得答案，而无需使用 JMP 软件。分类：未分类工作组：演示
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。