本文是其中第二篇,介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
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。
在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
狗子们开学(上班)快乐!有没有期待这一期的图论碎碎念呢?在本期开始之前,首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
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。
上一期的推送,小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门:Python数据可视化:平凡的世界 比如获取文本信息,人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
图(Graph)是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点(Vertex)和边(Edge)组成,节点表示对象,边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题,如社交网络、交通网络、电力网络等。
NetworkX是一款Python的软件包,用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络,它可以产生许多种类的随机网络或经典网络,也可以分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python,戳这里——>
Python代表了一种灵活的编码语言,以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件,用于简化不同的任务,包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包,用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而,Matplotlib是一个流行的工具包,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
本文从图的概念以及历史讲起,并介绍了一些必备的术语,随后引入了networkx库,并以一个航班信息数据集为例,带领读者完成了一些基本分析。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是,作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置,例如:网络中的节点是否聚集在某些社区 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle
作为数据科学家,我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗?
年来基于图的机器学习有了很大的发展。基于图的方法在数据科学中的许多常见问题中都有应用,例如链接预测、社群发现、节点分类等。根据如何组织问题和所拥有的数据,有许多解决问题的方法。本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。
在互联世界中,用户不是独立的实体,它们彼此之间具有一定的关系,我们有时在构建机器学习模型时就包括这些关系。
一个图G = (V, E)由一些点及点之间的连线(称为边)构成,V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中,点的空间位置,边的区直长短都无关紧要,重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈(节点)代表用户,连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
在这篇文章中,我们将使用现代的图机器学习技术在 Wikispeedia navigation paths路径数据集进行项目实践
本书的前三章有关一些模型,它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如,在生态食物网中,组件是物种,连接代表捕食者和猎物的关系。
最近,图的深度学习已经成为深度学习界最热门的研究领域之一。在这里,图神经网络(GNNs)旨在将经典的深度学习概念推广到不规则的结构化数据(与图像或文本相反),并使神经网络能够推理对象及其关系。
图机器学习 2.1 Properties of Networks, Random Graph
正如在这个图形中,可以清晰的看到,某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过,随着基因组大数据的不断发展和应用,在很多科研绘图场景中,高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已,往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据,如果我们想要观察他们的变化趋势,应该使用何种图形呢?
图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
对于广播,我相信在现实生活中我们时常都能接触到,例如学校一言不合就响起了校歌,搞的全校的人都能够听到,想假装没听到都不行。
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。
tensorflow,pytorch,mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板,那有没有一种方法更加具有通用性呢?我们会在论文中,相关文献中看到各种神经网络可视化的图形,有平面图形,三维立体图形,觉得很美观,你一定很好奇,这是不是使用绘图软件画的,还是只是用办公软件画的?对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
在网络理论 的研究中,复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说,就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络,如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性,而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点,与现实中各类高复杂性系统,如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
图神经网络Graph neural networks(GNNs)是深度学习在图领域的基本方法,它既不属于CNN,也不属于RNN。CNN和RNN能做的事情,GNN都能做。CNN、RNN不能做的事情,GNN也能做。
如果我们想比较某个数值在不同分组之间的变化差异。或者随着时间序列的变化趋势,往往会用到折线图。折线图是在我们的科研绘图当中最为常用的图形之一。
在数学中,图是描述于一组对象的结构,其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象(也称为节点或点),并且每个相关的顶点对都称为边(也称为链接或线)。通常,图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环,并通过边的线或曲线连接。--百度百科
近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能,使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理,以及两种高级的算法,DeepWalk和GraphSage。
图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形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,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。
能使得一个特征方程有非零解存在。然而,考虑到特征向量中的所有项均为非负值,根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理,只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
以下文章来源于磐创AI,作者VK 来源:公众号 磐创AI 授权转 概述 从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了,但是图(数据结构的图)数据呢? 学习如何使用DeepWalk从图中提取特征 我们
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法,也可以是说是一种划分小团体的算法。这种社区划分的方法有很多,LPA只是一种最简单的一种。比如,以微博为例,用户在微博上可以关注感兴趣的人,同样也会被其他人关注,这样用户和用户之间就存在了关系,使用LPA就可以对用户进行聚类操作,相同兴趣点的用户可以聚类在一起,划分一起之后就可以统一进行推荐了,这样就可以用LPA。
在图论中,介数(Betweenness)反应节点在整个网络中的作用和影响力。而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。
作者 | PRATEEK JOSHI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了,但是图(数据结构的图)数据呢? 学习如何使用De
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为我们的网络确定的最简单的度量之一是每个节点的indegree。这只是指向节点的链接的权重的总和。在我们的例子中,这对应于我们在上一节中定义的入站链路权重的总和。虽然我们的加权程序使这个棘手的数量有直观解释,加权indegree确实有它的优点,它捕获我们需要的所有效果。如果问题 - 主题关联和策展确实创造符合我们直觉预期的主题层级,则主题有机会通过至少两个不同的机制获得大的indegree。像“职业建议”这样的话题可能有很大的不确定性,因为小的概念重叠(和罕见的cocitation)与大量的其他话题;同时,像物理学这样的主题也可能由于与其子学科的非常强的重叠(因此,频繁的cocitation)具有大的indegree。相反,非常具体的子主题如羚羊将有小的indegree。在将来,当Quora更大时,由于当前缺少的主题(如羚羊解剖)的存在,羚羊主题将获得更高的indegree,但是在适当策划的主题层级中,其indegree将总是保持低于例如动物。
只有你拥有使用图形分析的技巧,并且图形分析能快速提供你需要的见解时,它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用,快速执行,并且产生有权威的结果。
📷 来源:Deephub Imba 本文约2100字,建议阅读5分钟 本文中我们将尝试找出一种方法,在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。 如果你是一名计算机专业的学生,有对图论有基本的了解
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