线性回归之ESOL数据集水溶性预测 一、前言二、ESOL数据集三、加载数据集四、数据拆分五、构造模型六、训练模型七、测试结果八、分类问题参考文献 一、前言 本文旨在使用化合物分子的SMILES字符串进行数据模型训练，对其水溶性的值进行预测。 之前的文章《深度学习 GNN图神经网络（三）模型思想及文献分类案例实战》引用的Cora数据集只有一张图，属于图神经网络的节点分类问题。本文

硬核原创，转载请注明出处： https://leytton.blog.csdn.net/article/details/130406553 一、前言 在用Pytorch图神经网络对化学分子进行数据分析的时候，经常使用现有的数据集。看到自动处理完毕的数据结构，里面的特征值让我们一脸懵逼，不知道代表的是什么含义。本文将带大家分析这些数据结构的来龙去脉。 二、数据原始特征 在使用图神经网络（GN

本文译至：http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1609/21/news082.html 说明：在实时OS上追加ROS框架支持，这样就可以保持上面实时程序的实时性。 eSOL于2016年9月21日发布启动应用于嵌入式系统的开源的机器人控制框架「ROS（Robot Operating System）」的工程服务。 在eMCOS／Linux上构建