1.1 变量概况 (1)可以通过attributes()函数给出数据集的属性列表，其中包括变量名称（$names），数据集格式（$class）一级列名（$row.names）三个部分，由此可以对数据 ...

学自书籍：《网络科学导论》高等教育出版社 1、引言： 寻找网络中的关键节点是网络科学的重要研究内容之一。 这一部分就是介绍 无向网络中节点重要性排序的几个常用指标，包括度值、介数、接近数、k-壳值和特征向量。 有向网络中 节点重要性排序的两个经典算法---HITS算法和PageRank ...

据Li Yang等人的论文总结了四种衡量网络中一个节点的重要程度的方法： 1. Degree Centrality 对无向图来说，节点v的degree就是它的直接邻居节点数量。 2. Closeness Centrality 节点v的closeness就是v到其他各个节点的最短路径的长度 ...

问题： 压缩感知中算法会通过L0，L1范数建立的数学模型得到一个稀疏解，那么为什么L0，L1范数会导致一个稀疏解呢？ 分析与解释： 1、范数 常见的有L0范数、L1范数、L2范数，经常要将L0范数等价为L1范数去求解，因为L1范数求解是一个凸优化问题，而L0范数求解是一个NP难问题 ...

2020-04-21 22:32:57 问题描述：L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么。 问题求解： 稀疏矩阵指有很多元素为0，少数参数为非零值。一般而言，只有少部分特征对模型有贡献，大部分特征对模型没有贡献或者贡献很小，稀疏参数的引入，使得一些特征对应的参数是0，所以就可以剔除 ...

转自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/artic ...

到目前为止，已经叙述了神经网络的监督学习，即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集，其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络，学习的目的就是为了让输出值和输入值相等，即.下面就是一个自动编码器： 自动编码器试图学习一个函数. 换句话说，它试图逼近 ...

前言 为进一步刻画网络的拓扑结构, 引入高阶拓扑特性。本章介绍了二阶度分布特性(也叫度相关性)的几种不同的方法,包括联合概率分布,条件概率和余平均度等... 度相关性和同配性 度相关性 平均度: \(<k>=\frac{2M}{N}\) , 0介度分布 ...