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- 3.1 矢量描述子对分子结构的分辨率
- 3.2 变量选择
- 3.2.1 描述子变量的初步选择
- 3.2.2 基于遗传算法的变量选择
- 3.2.3 基于最佳子集回归的变量选择
- 3.3 多元线性回归(MLR)
- 3.3.1 模型回归系数
- 3.3.2 MLR中几个重要统计量
- 3.3.3 标准回归系数和置信区间
- 3.4 主成分回归(PCR)
- 3.4.1 PCR基本原理
- 3.4.2 从PCR模型到MLR模型
- 3.5 偏最小二乘回归(PLSR)
- 3.5.1 PLSR基本原理
- 3.5.2 从PLSR模型到MLR模型
- 3.5.3 原始描述子变量的重要性分析
- 3.6 模型质量评价
- 3.6.1 模型估计能力
- 3.6.2 模型稳定性
- 3.6.3 模型预测能力
- 3.7 应用程序VSMP简介
- 3.7.1 VSMP1.0主要模块与功能
- 3.7.2 应用程序VSMP的工作流程
- 参考文献