原文:07-noderepr 图机器学习之图表征学习

网络中的机器学习 节点分类 链接预测 机器学习的生命圈需要特征工程 网络的特征学习 特征向量 embedding network embedding的意义 节点的表征 节点的相似度衡量 网络相似度衡量 网络信息编码,生成节点表征 用途:异常检测,属性预测,聚类,关系预测 例子:deepwalk 难度:当前的深度学习视为序列或网格数据而设计的,但网络结构比这些更复杂,没有固定的空间结构,没有固定的 ...

2020-02-06 23:14 3 928 推荐指数:

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机器学习--matplotlib绘制各种图表

机器学习三剑客:numpy、pandas、matplotlib NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵。 pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Matplotlib 是一个 Python ...

Sat May 04 07:15:00 CST 2019 0 1171
机器学习系列(2):概念

机器学习系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念,其中具体释义并未完善,需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。本文作者对其项目进行翻译、整理、批注等二次创作,其中不乏生僻的数学名词,对于没有留过学 ...

Tue Apr 09 05:49:00 CST 2019 0 493
机器学习 —— 概率模型(完结)

  经过了一段时间的学习,我终于完成了PGM的所有视频课程,但是编程作业并没有结束。最大的体验是手里有了武器和手段,碰见问题不再束手无策或者需要根据自己的直觉经验来设计解决方法。其实按照目前的科技树而言,三种手段在手基本上就不需要担心任何综合型问题了:1、优化理论及方法; 2、深度学习 ...

Fri Apr 01 05:09:00 CST 2016 6 1152
机器学习算法一览

  在这篇文章中,将介绍最流行的机器学习算法。   在场中浏览主要算法以获得可用的方法的感觉是有用的。   有这么多的算法,它可以感觉压倒性的算法名称被抛在周围,你希望只是知道他们是什么,他们适合的地方。   我想给你两种方法来思考和分类你可能在现场遇到的算法。   第一种是通过学习风格 ...

Tue Feb 21 23:50:00 CST 2017 0 2297
机器学习07)——岭回归算法实战

1. 回归算法概念 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 ...

Tue Mar 10 19:38:00 CST 2020 0 1289
ML 07机器学习中的距离度量

机器学习算法 原理、实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理。同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图 ...

Fri Nov 07 20:56:00 CST 2014 1 2765
0-机器学习笔记概述

笔记目录: 0-机器学习笔记概述 01-introduction 机器学习介绍 ...

Fri Feb 07 07:07:00 CST 2020 1 214
机器学习 —— 概率模型(CPD)

  CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率。   对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表 ...

Wed Jan 13 06:02:00 CST 2016 0 4671
 
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