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别说我懂社交网络: 关于社交网络分析的一头雾水

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/5053

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一文带你入门图论和网络分析

简介 俗话说一图胜千言。但是“图”(Graph)说的远不止于此。以图形式呈现的数据可视化能帮助我们获得见解,并基于它们做出更好的数据驱动型决策。 但要真正理解图是什么以及为什么使用它们,我们需要理解一个称为图论(Graph Theory)的概念。理解它可以使

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想了解概率图模型?你要先理解图论的基本定义与形式

图论一直是数学里十分重要的学科,其以图为研究对象,通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里,我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此,如果我们将图中的结点作为随机变量,连接作为相关性关系,那么我们就能构造出图模型,并期望解决这一问题。本

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图论一直是数学里十分重要的学科,其以图为研究对象,通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里,我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此,如果我们将图中的结点作为随机变量,连接作为相关性关系,那么我们就能构造出图模型,并期望解决这一问题。本

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大数据时代的新型数据库 — 图数据库 Neo4j 的应用

概览 微云数聚(北京)科技有限公司是一家实力雄厚的大数据技术公司,由移动互联网技术专家团队、大数据专业团队和建模博士团队组成。微云数聚专注于研究图数据库技术及其应用,是世界领先的图数据库Neo4j在中国的战略合作伙伴和官方代理,他们研制的Neo4j简体中文扩

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神经网络可解释性、深度学习新方法, 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势?

云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8 第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 今天是 2020 年第一天! 作为 2019 年最后一场重量级的人

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一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频&代码)

本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展,并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接:https://github.com/tkip

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Pandas/networkx图分析简单入门

       对于图论而言,大家或多或少有些了解,数学专业或计算机相关专业的读者可能对其更加清楚。图论中的图像是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这样的图像通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用两点之间的连接线表示二者具有的某种关系

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