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用于分子机器学习的无监督训练集选择的整数线性规划
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究采用整数线性规划（ILP）方法，优化了化学领域物理启发式机器学习中的训练集选择，显著提高了大分子属性预测的性能，并提供了实用算法，揭示了与现有方法的不同之处。
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关键要点
- 本研究采用整数线性规划（ILP）方法优化训练集选择。
- 研究聚焦于化学领域的物理启发式机器学习。
- 通过局部相似性选择分子训练集，提高了大分子属性预测性能。
- 提供了一种实用算法，促进了模型性能提升。
- 揭示了与现有训练集选择方法的概念差异。