关键词:
- Networks: Networks are a general language for describing complex systems of interacting entities. 网络(关系图)是描述交互实体复杂系统的通用语言
- Networks/Graph 的两种类型:1) Networks(Natural Graphs 自然网络):如 社会,基因或蛋白质的交互 2) Information Graph(信息图):信息/知识是经过组织和链接的;(scene graphs)实体在特定场景下的关联;(similarity networks)相似性的连接
- 构建网络前(或对实体进行建模前),需要了解清楚实体间的关系
- 我们如何利用关联结构去做更好的预测?——通过对实体关系的准确建模
- 分析网络的方式:节点分类,链接关系预测,社区发现,网络相似度检测
机器学习入门系列01,introduction简介
...1a;https://yoferzhang.gitbooks.io/machinelearningstudy/content/20170326ML01Introduction.html我们将要学习什么东东?什么是机器学习?有右边这样非常大的音频数据集,写程序来进行学习,然后可以输出音频“Hello”有右边这样非 查看详情
学习笔记|回归模型|01介绍
01Introduction Regressiontowardthemean趋均数回归 弗朗西斯·高尔顿 他在论及遗传对个体差异的影响时,首次提到了相关系数的概念。比如他研究了“居间亲”和其成年子女的身高关系,发现居间亲和其子女的身高有正相关,... 查看详情
深度学习神经网络介绍
...深度学习之前,我们先看下这幅图:人工智能>机器学习>深度学习深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:传统机器学习算术... 查看详情
如何使用ppt制作机器学习模型图
前面介绍了很多绘制神经网络的工具,本次再分享一套使用PPT绘制神经网络的模版。下载方式见文末。卷积等Transformer整体结构神经网络 InputLayer,HiddenLayers,OutputLayer 1hiddenlayerneuralnetworkDropOut 查看详情
如何使用ppt制作机器学习模型图
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机器学习多项式回归原理介绍
【机器学习】多项式回归原理介绍【机器学习】多项式回归python实现【机器学习】多项式回归sklearn实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理,然后分别用python和sklearn实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。线性回归模型... 查看详情
深度学习之概述(overview)
...度学习在互联网教育场景也得到广泛应用。本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念、相关网络结构等。 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类、深度学习的定义、深度学习和机器学习的区别、神经网络基... 查看详情
李宏毅机器学习机器学习介绍
一.机器学习介绍1.机器学习介绍以前的人工智慧完全是依靠人制定的规则行事,而机器学习相比增加自主学习即自己制定规则的能力。怎么做到呢?就是通过提供给他的资料,学习出来一个function。2.机器学习想关的... 查看详情
麦子学院学习视频之机器学习:1.1机器学习介绍
今天开始学习机器学习,在网上找了很多视频还有书籍。由于本人不是计算机专业的学生,基础知识还是比较薄弱,但我非常想学习机器学习以及深度学习。最后还是选择了麦子学院的彭亮老师的《机器学习基... 查看详情
李宏毅机器学习笔记:1.机器学习介绍(代码片段)
文章目录P1:机器学习介绍1.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.2实现途径1.3实现方法1.4总结P2:我们为什么需要学习机器学习#Time:2021.08.23#内容:P1~P2P1:机器学习介绍1.1人工智能、机器学习、深度学习关系①什么是人工智能... 查看详情
机器学习模型评估
目录1误差平方和2“肘”方法3轮廓系数法4CH系数5小结1误差平方和误差平方和(SSE\\Thesumofsquaresduetoerror)具体概念通过如下举例介绍:举例:(下图中数据-0.2,0.4,-0.8,1.3,-0.7,均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内... 查看详情
机器学习模型可解释性进行到底——pdp&ice图(代码片段)
之前两篇有专门介绍shap值,可以说非常好用,机器学习模型可解释性进行到底——从SHAP值到预测概率(二)机器学习模型可解释性进行到底——SHAP值理论(一)代码可见:pdd_ice_test.py文章目录1部分依... 查看详情
机器学习介绍
机器学习:让机器去学习 1.举一个栗子e.g.传统垃圾邮件分类问题传统解决思路:设定规则,定义“垃圾邮件”,让计算机去执行规则。问题:对很多问题规则难以定义,比如识别一只猫或人脸识别。且规则总在不断变化。新... 查看详情
最通俗的机器学习介绍
最通俗的机器学习介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43612979 摘要:在本文中,我将描述数据分析是如何与机器学习相关的,还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法,并解释机器学习的过程和类型。 &n... 查看详情
机器学习介绍(代码片段)
机器学习Sitara机器学习工具包通过在所有Sitara设备(仅Arm、Arm+专用硬件加速器)上启用机器学习推理,将机器学习推向了最前沿。它是作为TI的处理器SDKLinux的一部分提供的,可以免费下载和使用。今天的Sitara... 查看详情
机器学习介绍(代码片段)
机器学习Sitara机器学习工具包通过在所有Sitara设备(仅Arm、Arm+专用硬件加速器)上启用机器学习推理,将机器学习推向了最前沿。它是作为TI的处理器SDKLinux的一部分提供的,可以免费下载和使用。今天的Sitara... 查看详情
李宏毅《机器学习》丨1.introductionofthiscourse(机器学习介绍)
Author:AXYZdong李宏毅《机器学习》系列参考视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef参考文档:DataWhale文档文章目录一、人工智能、机器学习和深度学习二、机器学习(MachineLearning)三、机器学习相关的技... 查看详情
机器学习九大算法---隐马尔科夫模型
机器学习九大算法---隐马尔科夫模型转自:http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51285082 前导性推荐阅读资料:从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(上)从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下)引言在之前介绍贝叶斯网络的... 查看详情