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标题:
机器学习中如何将欧几里得距离融入到模型中?
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作者Author:
哎呀妈呀
时间:
2021-5-20 13:57
标题:
机器学习中如何将欧几里得距离融入到模型中?
机器学习中,在进行模型训练之前,首先将描述符定义为了一个距离D,如式1所示。D是由物理性质(Dph),给体分子指纹(Dfpd),受体分子指纹(Dfpa)组成。r1,r2,r3分别是三个距离对应的超参数。请问,使用sklearn如何实现,在模型训练之前,对一组描述符进行距离的定义,以完成下一步模型的训练。
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求大佬指点,谢谢
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