近年来，以实验和计算数据为基础的机器学习在材料、化学、生物、医学的成就令人瞩目。机器学习辅助材料设计在催化、电池、有机等领域中得到广泛应用，学会机器学习，可以在已有的大量数据基础上开发模型，用于解释实验或计算结果，并预测未知体系的性质。

但现有机器学习课程多为计算机方向，无法快速落地到生化环材等学科研究。为了帮助科研人员快速入门机器学习，抢占新风口，早发顶刊，华算科技将于5月23日举办“机器学习与材料/化学”培训，课程采用在线直播的形式，提供无限次回放，建立永不解散的课程群，及时答疑。

课程面向Python零基础，对机器学习感兴趣，想在自己的研究方向使用机器学习的化学、材料学相关工作者。Python是目前热度最高的编程语言，在科研中，Python被广泛应用于实验数据分析、模型构建、文件批处理、高通量筛选中，学会Python,可以用于对科研中实验或计算得到的各种数据进行预处理与后处理。

通过本次课程，带大家学会当下最流行的Python语言，能使用机器学习基本算法，并会用于机器学习解决化学与材料学的实验数据处理、材料筛选与性质预测等问题，能够重现机器学习的文献案例。

机器学习课程案例1.Python实现数值解微分方程2.文件数据的读写3.

Python实现光谱数据平滑

4.实现谱图数据峰位置的确定5.

线性回归描述d带中心理论

6.

HER活性的预测与模型评价

7.利用决策树对有机物分子进行分类8.

利用支持向量机对有机物分子进行分类

9.利用偏最小二乘算法预测d带中心

10.材料科学数据库的使用

11.

电极涂层材料的高通量数据筛选

12.材料性质预测中通用描述符的添加使用13.

利用决策树算法预测体积模量

14.利用随机森林算法预测体积模量有数据，一堂课脱胎换骨，数据处理，构建模型，性质预测，轻松掌握！机器学习基础培训第七期，5月23日开课，扫码添加客服立即获取优惠名额！????扫描

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