学习目标一、机器学习概述随着大数据的发展和计算机运算能力的不断提升，人工智能在最近几年取得了令人瞩目的成就。目前在很多行业中，都有企业开始应用机器学习技术，从而获取更深刻的洞察，为企业经营或日常生活提供帮助，提升产品服务水平。机器学习已经广泛应用于数据挖掘、搜索引擎、电子商务、自动驾驶、图像识别、量化投资、自然语言处理、计算机视觉、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券金融市场分析、游戏和机器人等领域，机
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2023-09-24 14:01:21
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1、图像及图像处理概念图像是使用各种传感器手段观测客观世界获得，可以直接或间接作用于人眼产生视觉的实体。主要包括：1）各类图片，如可见光照片、X光片、遥感图片；2）各类光学图片，如电视、电影等；3）客观世界在人们心目的描述及想象，如绘画、绘图等。数字图像：主要是为了便于计算机处理，将连续图像在坐标空间和性质空间离散化，这种离散图片就是数字图像。图像中的基本单元就是图像的元素，简称像素（Pixel）
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2023-11-25 13:58:09
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首先，机器学习算法的分类：1、 监督式学习工作机制：用有正确答案的数据来训练算法进行机器学习。代表算法：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归，支持向量机等。2、非监督式学习工作机制：训练数据没有标签或者答案，目的是找出数据内部的关联和模式，趋势。代表算法：关联算法和 聚类算法。3. 半监督学习工作机制：结合（少量的）标定训练数据和（大量的）未标定数据来进行学习代
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2023-06-08 19:05:35
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Introduction研究知识图谱表示学习（KnowledgeGraph Embedding）可以解决当前很多应用的基本问题，这些方法旨在将知识图谱中的实体（Entity）和关系（Relation）都映射到低维向量空间中，并且捕获实体和关系之间的语义信息。当前很多知识图谱表示学习的方法都着重于设计新的得分函数（Score Function）从而可以捕获实体和关系之间复杂的交互。然而在知识图谱表示
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2024-10-12 10:54:33
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分享嘉宾｜周研 创邻科技 CTO编辑整理｜Richard 江西财经大学出品社区｜DataFun01RDF 和属性图首先来介绍 RDF 和属性图。大家知道世界万物是普遍联系的，Internet 带来了信息的连通，IoT 带来了设备的连通，像微信、微博、抖音、快手这些 APP 带来了人际关系的连通。随着社交、零售、金融、电信、物流等行业的快速发展，当今社会支起了一张庞大而复杂的关系网，在人们的生产和生
# 机器学习计数图实现流程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现一个机器学习计数图。机器学习计数图可以用于处理具有计数属性的数据，例如一个用户在某个时间段内点击了多少次某个广告，或者一个产品在某个地区的销量等。通过机器学习计数图，我们可以预测未来的计数值，并做出相应的决策。
## 实现步骤
下面是实现机器学习计数图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数
原创
2023-08-28 06:50:41
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# 热图与机器学习的结合
## 引言
在数据科学领域，数据可视化起着至关重要的作用，而热图（Heatmap）作为一种有效的可视化工具，可以帮助人们快速把握数据的内在关系。在机器学习中，热图的应用越发广泛，特别是在特征选择和模型评估方面。本文将介绍热图的基本概念、应用场景，并通过一个简单的案例来展示如何在机器学习中生成热图。
## 热图的基本概念
热图是一种采用颜色编码的图形数据可视化方式，
# 机器学习图算法实现指南
## 一、整体流程
为了实现机器学习图算法，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
graph LR
A(数据准备) --> B(构建图结构)
B --> C(选择模型)
C --> D(训练模型)
D --> E(评估模型)
E --> F(应用模型)
```
## 二、具体步骤及代码
### 1. 数据
原创
2024-06-04 03:47:22
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# 机器学习 动图
机器学习是一门人工智能领域的重要分支，它致力于让计算机系统通过数据学习并改进性能，而无需明确地编程。通过机器学习，计算机可以从数据中发现模式并做出预测，实现从经验中学习和持续改进的目标。
在机器学习中，算法的选择和调整是至关重要的。不同的机器学习算法适用于不同类型的问题，比如监督学习、无监督学习和强化学习等。为了更好地理解机器学习算法的工作原理，我们可以通过动图来展示算法的
原创
2024-05-04 04:31:35
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# 图机器学习算法
图机器学习算法是一种基于图数据结构和机器学习技术相结合的方法，用于解决图数据的分析和挖掘问题。它可以应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学、搜索引擎等领域，并已经取得了许多重要的研究成果。
在传统的机器学习算法中，数据通常被表示为二维矩阵的形式，即特征矩阵和标签矩阵。然而，对于图数据来说，这种表示方法并不能充分利用图结构的信息。图数据是由节点和边组成的网络结构，节点可以表
原创
2023-08-28 06:48:33
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1、三者的区别与联系： www.raincent.com/content-10-7812-1.html2、数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算
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2024-07-11 00:48:10
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# 图计算和图机器学习
图计算和图机器学习是近年来备受关注的研究领域。图是一种由节点和边组成的数据结构，可以用于表示和处理各种复杂的关系和连接。图计算和图机器学习的目标是利用图结构和图算法来挖掘隐藏在数据中的模式和知识，从而对现实世界的问题进行建模和解决。
## 图计算
图计算是指在图结构上进行的各种计算操作。通常情况下，图计算可以分为两个方面：图遍历和图算法。
### 图遍历
图遍历是
原创
2023-08-18 04:26:10
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机器学习，简称ML（ machine learning）；数据挖掘，简称DM（ Data Mining）。 如果问数据挖掘与机器学习有何区别，那就是术和道的区别，机器学习侧重理论，数据挖掘偏重应用。
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2023-11-23 20:19:59
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文稿整理者：张琳审稿&修改：赵通本人总结来自圣母大学的博士生赵通在深蓝学院分享的“图机器学习中的数据增强技术”公开课。通过介绍图机器学习的概念，发展历程等，以及分享两篇文献和最后回答提问完成本次公开课。01图机器学习的概念及发展历程图是一种比较特殊的数据格式，由节点和节点之间的边构成，在图数据上可以训练图机器学习模型。图机器学习在实际工业的应用非常广泛，比如节点的分类，节点的属性预测，链路
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2022-07-29 08:10:23
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弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底蕴藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的iPhone手机上安装的一些常见应用程序，可能很多人都猜不到，人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。图1 iPhone手机上的相关应用苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理类应用，正试图颠覆你和手机交流的根本方式，将手机变
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2023-09-03 15:48:38
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热图的主要作用是直观展示重点研究对象的差异情况，多用于经济学与工学差异性分析之中，我们常见的多变量相关系数矩阵与混淆矩阵就可以通过热图增加图示的美感，南同学将和大家一起实现一张多样化的热图绘制！ 成图效果展示 绘图三步走 配色重要的事情说三遍：配色、配色、配色！！！好的配色等于成功了一半，第一步也是最重要的一步-提取SCI论文中喜欢的颜色。数据准备热图数据主要来自于大
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2023-10-16 14:25:17
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转载自 http://m.blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/507496141. 引言机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。2. 机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰
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2017-10-22 21:52:02
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# 机器学习子图匹配入门指南
子图匹配是图论和机器学习交叉领域的重要问题。它可以用于图数据库、社交网络分析、生物信息学等多个领域。本文将指导你如何实现一个基本的子图匹配算法，适合初学者。
## 实现流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：构建图结构和子图 |
| 2 | 特征提取：从图和子图中提取
原创
2024-09-24 08:09:00
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# 机器学习动态图：理解模型的状态和效果
机器学习（Machine Learning，ML）作为人工智能的重要分支，近年来在各行各业的应用越来越广泛。无论是图像识别、语音识别还是推荐系统，机器学习都扮演着重要角色。然而，对于许多人来说，机器学习的工作原理仍然相对陌生。本文将通过机器学习的动态图（状态图与饼状图）和代码示例，帮助读者理解机器学习的基本概念。
## 机器学习的工作流程
机器学习模
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据da
