本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。 此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。 在谱聚类算法中，根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对位置来确定数据点属于哪个类别下。具体区别可通过下图直观看出：
通过将邻接矩阵A与D[1]的逆矩阵相乘，可以通过节点度对特征表示进行规范化[1]。因此，我们的简化传播规则如下所示：
我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外，我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数，以简化讨论。
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。
对于XPRESS挑战，目标是分割测试数据集，使得对应于每个有髓轴突的体素由相同分割ID标记，对应于不同轴突的体素由不同分割ID标记。训练和验证数据集以及金标准注释作为训练数据。提交格式是图像体积，其中每个体素的值是一个分割ID。这些分割将与金标准追踪进行比较以计算准确度分数。由于大多数分割算法目前需要像素级金标准（而不是骨架）进行初始训练，提供了有限数量的像素级金标准。参与者将开始在体素级金标准上进行训练，然后使用更大体积的骨架 GT 来增强训练。然而，也可以仅在骨架或体素方面的GT上进行训练。参与者将可以灵活地使用提供的注释中的一个或两个来训练模型，并提交对测试体积的体素预测。
获取ndarray对象的基本信息：维数(ndim)、行列信息(shape)、数据存储类型(dtype)
NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象（numpy.array）以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础，如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。请注意，即使没有经过任何训练，这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。
本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
根据官方文档整理而来的，主要是对Iris数据集进行分类。使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器， 步骤 导入csv数据 搭建网络分类器 训练网络 计算测试集正确率 对新样本进行分类 数据 Iris数据集包含150行数据，有三种不同的Iris品种分类。每一行数据给出了四个特征信息和一个分类信息。 现在已经将数据分为训练集和测试集 - A training set of 120 samples http://download.tensorfl
现实世界中的许多网络，包括社交网络在内，具有“小世界属性”，即节点之间的平均距离，以最短路径上的边数来衡量，远远小于预期。
前言：在语言结构中，由于词语之间是存在时序关系的，所以RNN在语言处理方面发挥着很大的优势，下面构建一个最简单的RNN结构来实现一个给定几个单词预测下一个单词是什么。实现的关键是对单词和数字之间的相互转换。 详细代码可见：https://github.com/dctongsheng/vocab_predict_rnn 读取数据： def read_data(filename): with open(filename) as f: content = f.readlines()
networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
验证曲线是指根据不同的评估系数，来评估模型的优劣. 例如，构建随机森林，树的数量不同，模型预测准确度有何不同？以下是一个验证曲线的示例：
这里主要记录基于 OpenCV 4.x DNN 模块和 TensorFlow MaskRCNN 开源模型的目标检测与实例分割 的实现.
把问题抽象一下，其实不管是单元格，表格，还是文本行都可以看成是一个个的元素，于是我们的问题就成了在两个有序的序列中寻找一个最优的匹配，每个元素最多能跟一个元素进行匹配（可以没有匹配），如下图：
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念：Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
由于图数据结构无处不在，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎。图使我们能够对科学领域中的许多不同问题进行建模，例如（但不限于）生物学、社会学、生态学、视觉、教育、经济学等。此外，图表示使我们能够处理大规模的非结构化数据。
最大切割问题（Max-Cut），也常作为最小切割问题（Min-Cut）出现，这两个问题可以等价，只需要对权重值取负号即可。给定一个无向加权图
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。 本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。
在这一节中，我们使用Keras来搭建神经网络，Keras是一个python的深度学习框架
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档，并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势，同时具备灵活性和高效性。
写在开头： 今天正是开始量化之路，选择keras+tushare这两个好东西
使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。
MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集，由美国国家标准技术研究所（NIST）收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像，每张图像都是28x28像素大小的，灰度模式。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。
注意：有许多类型的稀疏矩阵。 在上面的示例中，我们使用 CSR，但我们使用的类型应该反映我们的用例。
折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。
NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如：Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
王小新 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Erik Hallström是一名深度学习研究工程师，他的这份教程以Echo-RNN为例，介绍了如何在TensorFlow环境中构建一个简单的循环神经网络。 什么是RNN？ RNN是循环神经网络（Recurrent Neural Network）的英文缩写，它能结合数据点之间的特定顺序和幅值大小等多个特征，来处理序列数据。更重要的是，这种网络的输入序列可以是任意长度的。 举一个简单的例子：数字时间序列，具体任务是根据先前值来
创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],
# 参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
NumPy是一个开源的Python科学计算库，是Python数据分析和数值计算的基础工具之一。它提供了高效的多维数组（ndarray）对象以及对数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
其中△w(j)用于更新w(j)的值，该值计算(eta为学习速率，一般为0-1之间的常数)：
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。NumPy提供了一个强大的多维数组对象，以及广泛的数学函数，可以对大型数据集进行有效的操作。这里的“大”是指数百万行。
最近，很多人私信抱怨说，最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动！确实 Numpy 的操作细节很多，导致很多人在最开始的学习中，就有种被劝退的感觉。
NumPy 的全称叫 Numerical Python ，它是 Python 科学计算最重要的基础包之一。很多提供科学计算的包都是基于 NumPy 之上建立的，著名的 pandas 也是。
NumPy 主要的运算对象为同质的多维数组，即由同一类型元素（一般是数字）组成的表格，且所有元素通过正整数元组进行索引。在 NumPy 中，维度 (dimension) 也被称之为轴线（axes)。
机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？
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