贝岭的matlab的代码-Belle-II-Analysis:使用深度神经网络(DNN)和梯度提升决策树(XGBoost)进行粒...

贝岭的matlab的代码美女二号分析 先决条件 支持的 Python 版本： 安装 您可以使用以下命令重新创建用于此分析的 conda 环境： conda env create -f environment.yml 目标 进行的研究之一是衰减通道中的时间相关 CP 不对称性： 我们想在带有标记数据的 Montecarlo 样本上训练和测试带有 Keras 的深度神经网络(DNN) 和带有 XGBoost 的增强决策树，并使用最佳模型在未标记数据中找到我们的信号（数据挑战）。 最后计算进程的for。 作者： （帕多瓦大学） （帕多瓦大学、慕尼黑路德维希马克西米利安大学） （帕多瓦大学） 监督人是： 教授（帕多瓦大学，欧洲核子研究中心） 教授（帕多瓦大学，BELLE2） 有用的外部链接： - 完整且持续更新的评论随解释性 Jupyter 笔记本一起提供。 - Python 中的粒子物理数据分析。 - 关于所考虑过程背后的高级物理学的一些幻灯片。