machine-learning - 机器学习技术在化学中的应用

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我是计算机科学专业的学生，我必须选择未来研究工作的主题。我真的想使用计算机解决化学（或生物学）方面的一些科学问题。我对机器学习领域也很感兴趣。

我已经上网冲浪了一段时间，并且发现了一些有关此类问题的特殊参考。但是，不幸的是，这些东西对我来说还不够。

因此，我对社区对特定资源的推荐很感兴趣，这些资源提出了ML技术解决化学问题的应用-例如，期刊文章或一本好书，描述了要解决的典型化学问题（或新问题） “在计算机上”。

最佳答案

我应该认为化学，无论任何领域，都将提供最丰富的问题，尤其适合ML。我想到的问题主要是天然存在的化合物和预期的例如药物设计的QSAR（定量结构-活性关系）。

也许看看AZOrange-一个完整的ML库，其唯一目的是使用ML技术解决化学问题。尤其是，AZOrange是对GUI驱动的ML库Orange的重新实现，专门用于解决QSAR问题。

此外，这里有两个特别好的版本-两者均在去年出版，而ML都在这两个版本中处于核心地位（链接是指向化学信息网站上的文章页面，并且包括每篇文章的全文）：

AZOrange-High performance open source machine learning for QSAR modeling in a graphical programming environment。

2D-Qsar for 450 types of amino acid induction peptides with a novel substructure pair descriptor having wider scope

在我看来，QSAR问题的一般性质非常适合ML研究：

期望变量之间的高度非线性关系
（例如“功能”）和响应变量（例如“类标签”）或
“回归估计”）
至少对于较大的分子，其结构活性
关系非常复杂，至少有几个
通过分析手段解决了几代人，所以任何希望
对这些关系的准确预测只能是可靠的
通过经验技术进行
海洋训练数据对某种形式的配对分析
仪器产生的数据（例如，通过X射线确定的蛋白质结构
晶体学）和记录化学行为的实验室数据
该蛋白质的行为（例如反应动力学）

因此，以下是有关ML化学界面上有趣和当前研究领域的一些建议：

QSAR预测采用当前的“最佳实践”；例如，赢得NetFlix奖（于2009年9月授予）的技术并非基于最新的ML算法，而是使用了kNN。获胜技术的有趣方面是：

数据插补技术-用于重新生成缺少一个或多个特征的数据行的技术;具体的
解决稀疏问题的技术通常由
术语“正最大保证金矩阵分解”（或
非负最大边距矩阵分解）。也许有
ML认为无法解决的一个有趣的QSAR问题
由于数据质量差（特别是稀疏）而无法使用这些技术。
配备了PMMMF，这些可能是重新考虑的好问题
算法组合-后处理技术的原理，涉及将两个或多个结果组合
分类器是ML从业人员在
NetFlix奖，但实际上很少使用这些技术。最多
这些技术广泛使用的是AdaBoost，渐变增强和
套袋（引导聚合）。我想知道是否有一些QSAR
最先进的机器学习技术尚未解决的问题
提供了所需的分辨率或预测精度
问题背景；如果是这样，知道是否
结合分类器可以改善这些结果。除了它们通常在预测准确性方面的显着改进之外，这些技术的另一个优点是它们中的许多都非常易于实现。例如，装袋的工作方式是这样的：训练分类器一些时期，然后查看结果；识别训练数据中导致分类器分辨率最差的那些数据点-即，在许多时期内它始终被错误地预测的数据点;将较高的权重应用于这些训练实例（即，对分类器进行更严厉的惩罚以进行错误的预测），然后使用此“新”数据集对我们的分类器进行重新训练。

关于machine-learning - 机器学习技术在化学中的应用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8443120/

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