IsingModel实践 这是一个自我教育项目，旨在复制Kyle Mills和Isaac Tamblyn在深度神经网络中的研究，以便通过观察进行直接，无特征的学习：二维自旋模型的情况 该项目的目标是预测2D Ising模型的哈密顿量（总能量）。预测方法是随机森林分类器和回归器随机森林回归器要好得多，但可用于比较 该项目使用Python和Julia完成，Julia主要用于计算任务，而Python用于机器学习 有一些功能可用于生成训练数据，训练模型并以图形方式显示结果