求助自学机器学习方面的建议

kkaro

研一小白，老师定的研究方向是计算化学里机器学习，上学期一直学的高斯的操作，这学期老师让进行机器学习方面的学习，预测分子性能。因为开门大弟子，也没有师兄师姐带，自己摸索在B站上看python的课感觉心态有点崩，与化学方面的联系也是一头雾水。想来发帖询问有没有关于学习这方面的建议。谢谢各位大神了。

sobereva

又是导师自己不懂，头脑一热就让学生搞ML
把http://bbs.keinsci.com/thread-16600-1-1.html看看

弄机器学习，起码这几点得会：
Python基本语法和程序编写
scikit-learn（如果深度学习，再学点pytorch之类的）
机器学习基本算法（KRR、随机森林、神经网络、深度神经网络等等）
对化学问题适合的描述符，需要看相关文献（尤其是综述）或书籍。Multiwfn就能算很多描述符，看：
Multiwfn可以计算的分子描述符一览
http://sobereva.com/601（http://bbs.keinsci.com/thread-23729-1-1.html）

然后问清楚导师让你到底要搞什么，必须逼他具体说清楚。然后Google学术搜相关文献，了解搞这类问题的套路。先搞明白别人怎么做的，然后再自行发挥

kkaro

sobereva 发表于 2022-4-17 03:56
又是导师自己不懂，头脑一热就让学生搞ML
把http://bbs.keinsci.com/thread-16600-1-1.html看看

非常感谢老师的解答！

zyman

不太会化学，会一点DL，斗胆给出一些建议
1 入门首推吴恩达机器学习，讲的十分清楚，要仔细看。可以的话建议公式也仔细看，机器学习实质上还是一种数学方法。
2 python多用就会了，一定要多用，有目的性的去学习上手就很快了。比如可以找篇简单点的文献把它复现一下，复现过程自然就会掌握了。3 虽然理论有时候挺复杂的，但实际操作上都有现成工具，例如pytorch或是tensorflow的框架，实践起来并不太复杂，不用太担心。
4 小心一些类似CSDN的奇怪论坛上的奇怪言论，很多东西都是搬来搬去，翻译来翻译去，很容易误人子弟，尤其一些排版不明的东西，慎重观看。软件或包建议看官方文档，方法建议看原文献。中文翻译的话会有很多种说法，甚至英文也有很多种说法，注意辨析。
6 机器学习不清楚，对深度学习而言，现阶段除了NLP和CV是做算法的，其他领域做的基本上都是应用，只要把他们的算法拿来用就行了。在深度学习中，化学性质预测的话，印象中最简单的就是SMILES作为输入，用RNN+CNN实际上就能有相当不错的效果，再进一步就是Transformer那一套，实际上大家模型都大同小异，就是照搬NLP的一些算法。

sjsjsj25915302

先学Python 然后学习最基础的机器学习基础。等到自己可以复现出别人论文用sklearn的流程 再进行下一步

wise5007

http://bbs.keinsci.com/thread-16600-1-1.html之前大神发的实例教程可以看一看