Публикации по теме 'graph'
Теория графов 2
В прошлый раз мы говорили о теории графов и ее многочисленных приложениях, в том числе о том, что такое простой граф. На этот раз мы рассмотрим их структуру и свойства.
Чтобы убедиться, что мы все находимся на одной странице, давайте кратко рассмотрим, что такое график и какой график мы будем рассматривать в этом уроке.
Граф представляет собой набор точек (или вершин) и отношений между ними. Мы будем рассматривать графы, которые являются простыми (что означает, что каждая пара вершин..
Создание профессиональных графиков в MATLAB
Имея в нашем распоряжении множество связанных с графиком функций в MATLAB, иногда может быть сложно выбрать, какую из них использовать для представления графика. Далее я расскажу о некоторых простых функциях, которые могут быстро улучшить эстетическую привлекательность графиков, позволяя вам уделять больше времени анализу тенденций в данных.
Вот три примера (как мне кажется) эстетических и профессиональных сюжетов, которые я создал в прошлом, внеся простые изменения, такие как те, о..
Как исследовать набор изображений с помощью теории графов
Объедините извлечение признаков, меру сходства и график ближайших соседей
Когда вы начнете работать с набором данных, состоящим из картинок, вам наверняка будут задавать такие вопросы, как: можете ли вы проверить, хороши ли картинки? Есть ли какая-то аномалия? Быстрым и грязным решением было бы вручную просмотреть данные один за другим и попытаться отсортировать их, но это может быть утомительной работой в зависимости от того, сколько изображений вы получите.
Например, на..
Интуиция свертки графов
TD; LR - Учитывая представление Graph в терминах матрицы смежности, оно не фиксирует пространственную корреляцию, необходимую для свертки. Этот пост отражает интуицию о том, как домен Фурье помогает в свертке.
Предварительные условия для представления графа - https://medium.com/analytics-vidhya/unboxai-introduction-to-graph-machine-learning-e4b88514258c
Почему свертка
Прежде чем мы углубимся в свертки графов, позвольте нам понять, что делает свертка в пространственной области -..
Program Algo — Введение в графики
В этой статье я объясню концепции BFS, DFS и других важных алгоритмов в компьютерном программировании.
Это обязательные навыки для каждого студента, изучающего информатику.
Узлы и ребра
Для любого графа G = (V, E), где:
V: набор узлов (вершин). Иногда также обозначается n . E: набор ребер между парами узлов. Иногда также обозначается m .
Для неориентированных графов:
deg(v) = Количество ребер в v ∑v∈V град(v) = 2E
Для ориентированных графов:
deg_in(v) =..
«Искусство рассказывать истории», а именно визуализация данных
Рядом с моим домом жил школьник, и каждое утро я видел, как его мать учила «А для яблока, Б для мяча и т. д.». Однажды вечером я увидел его таким скучным, я подошел к нему и задал его проблему, на что он ответил, что не может ничего запомнить, хотя занимается больше часов, чем его одноклассники. На его день рождения я подарил ему несколько карточек, как на изображении ниже, и сказал им смотреть на эти карточки, пока он читает. Через несколько дней он подошел ко мне, радостно рассказывая о..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..