Summary for PTML Chemoinformatics Linear Discriminant Analysis classification model for enantioselective reactions

Shan He

doi:10.3390/mol2net-07-11203

Abstract

Summary for PTML Chemoinformatics Linear Discriminant Analysis classification model for enantioselective reactions

Highlights

El Machine Learning (ML) se utiliza para el aprendizaje de un sistema
In our case we focus only on the ee(%) because our α-amidoalkylation reactions are enantioselective and their yield (%) is usually high
The first is based on the classification of the data sets into three classes, defined by the objective variable or function that takes the values f(eeR(%))obs 1, 0, or -1

Summary

Introduction

El Machine Learning (ML) se utiliza para el aprendizaje de un sistema. Uno de los propósitos de este aprendizaje automático es la construcción de nuevos modelos computacionales. Este método de PTML ha sido desarrollado por nuestro grupo, para buscar modelos capaces de predecir los valores vij de múltiples propiedades de un sistema ith medido bajo diferentes condiciones

Results

Conclusion