0. 社區划分簡介 0x1:非重疊社區划分方法 在一個網絡里面,每一個樣本只能是屬於一個社區的,那么這樣的問題就稱為非重疊社區划分。 在非重疊社區划分算法里面,有很多的方法: 1. 基於模塊度優化的社區划分 基本思想是將社區划分問題轉換成了模塊度函數的優化,而模塊度是對社區划分算法 ...
轉載請注明出處:http: www.cnblogs.com bethansy p .html LPA算法的思路: 首先每個節點有一個自己特有的標簽,節點會選擇自己鄰居中出現次數最多的標簽,如果每個標簽出現次數一樣多,那么就隨機選擇一個標簽替換自己原始的標簽,如此往復,直到每個節點標簽不再發生變化,那么持有相同標簽的節點就歸為一個社區。 算法優點:思路簡單,時間復雜度低,適合大型復雜網絡。 算法缺點 ...
2017-06-06 20:59 5 7918 推薦指數:
0. 社區划分簡介 0x1:非重疊社區划分方法 在一個網絡里面,每一個樣本只能是屬於一個社區的,那么這樣的問題就稱為非重疊社區划分。 在非重疊社區划分算法里面,有很多的方法: 1. 基於模塊度優化的社區划分 基本思想是將社區划分問題轉換成了模塊度函數的優化,而模塊度是對社區划分算法 ...
眾所周知,機器學習可以大體分為三大類:監督學習、非監督學習和半監督學習。監督學習可以認為是我們有非常多的labeled標注數據來train一個模型,期待這個模型能學習到數據的分布,以期對未來沒有 ...
其中部分轉載的社區發現SLPA算法文章 一、概念 社區(community)定義:同一社區內的節點與節點之間關系緊密,而社區與社區之間的關系稀疏。 設圖G=G(V,E),所謂社區發現是指在圖G中確定nc(>=1)個社區C={C1,C2,...,Cnv},使得各社 ...
雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...
%% Machine Learning Online Class - Exercise 4 Neural Network Learning % Instructions % --------- ...
AP聚類算法是基於數據點間的"信息傳遞"的一種聚類算法。與k-均值算法或k中心點算法不同,AP算法不需要在運行算法之前確定聚類的個數。AP算法尋找的"examplars"即聚類中心點是數據集合中實際存在的點,作為每類的代表。 算法描述: 假設$\{ {x_1},{x_2 ...
1. 誤差反向傳播算法(Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 幫助更好的理解,游樂場Playground可以實現可視化訓練過程的工具 TensorFlow Playground的左側提供了不同的數據集來測試神經網絡。默認的數據為左上角 ...