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  • SVM

    硬間隔SVM(Hard-margin SVM):在 SVM 中,我們引入最大化間隔這個(gè)概念,間隔指的是數(shù)據(jù)和分離直線(或超平面)的距離的最小值盏求,因此最大化這個(gè)值反映了我們的模...

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    誤差反向傳播

    本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)图张。誤差逆?zhèn)鞑ィ╡rror backpropagation纠拔,簡(jiǎn)稱bp)算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法≡阶撸現(xiàn)實(shí)任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多是在BP算法...

  • 決策樹(shù)

    本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)涂乌。西瓜書(shū)中經(jīng)典決策樹(shù)分三類:ID3蛉迹、C4.5傅寡、CART,三種決策樹(shù)不同點(diǎn)在于劃分屬性的準(zhǔn)則北救。 ID3以信息增益(information gai...

  • 對(duì)數(shù)幾率回歸(邏輯斯蒂回歸)

    本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)荐操。對(duì)數(shù)幾率回歸(logistic regression),簡(jiǎn)稱lr,又名邏輯斯蒂回歸,是一種常用的分類模型珍策。常用表達(dá)形式如下: 形式可變換為:...

  • 訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分(西瓜書(shū)第二章)

    數(shù)據(jù)樣本劃分 留出法(hold-out)直接將數(shù)據(jù)集化為兩個(gè)互斥集合托启,通常測(cè)試集占五分之一至三分之一。 交叉驗(yàn)證法(cross validation)將數(shù)據(jù)集化為K個(gè)大小相似...

  • datawhale GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)總結(jié)

    datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)鏈接[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/...

  • 超大規(guī)模數(shù)據(jù)集類的創(chuàng)建

    引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...

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    基于GNN的圖表征學(xué)習(xí)方法

    引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...

  • 超大圖上的節(jié)點(diǎn)表征學(xué)習(xí)

    引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...

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    pyg中存于內(nèi)存的數(shù)據(jù)集類(InMemoryDataset)+結(jié)點(diǎn)攘宙、邊預(yù)測(cè)實(shí)踐

    本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master...

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    GNN 節(jié)點(diǎn)表征學(xué)習(xí)

    本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master...

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    2021-06-20

    MessagePassing類 消息傳遞圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 其中表示k-1層中節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)表征屯耸, 表示從節(jié)點(diǎn)j到節(jié)點(diǎn)i的邊的屬性,表示將從源節(jié)點(diǎn)傳遞過(guò)來(lái)的消息聚合在目標(biāo)節(jié)點(diǎn)上的聚合函...

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    pyg安裝和初步試用

    圖的基本概念 學(xué)習(xí)GNN之前需要掌握?qǐng)D的基本概念蹭劈,這些概念基本都在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這門課中涉及疗绣,需要再簡(jiǎn)單過(guò)一遍。 1.有向圖铺韧、無(wú)向圖多矮、有權(quán)圖、無(wú)權(quán)圖 2.節(jié)點(diǎn)的度degree(出祟蚀、...

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