网络聚集系数

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独家 | 一文读懂复杂网络（应用、模型和研究历史）

随着近几年关于复杂网络（Complex network）理论及其应用研究的不断深入，已有大量关于复杂网络的文章发表在Science，ature，RL，NAS等国际一流的刊物上，侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究热点。人们开始尝试应用这种新的理论
技术小能手 6年前 18949

PostgreSQL 10.1 手册_部分 II. SQL 语言_第 9 章 函数和操作符_9.20. 聚集函数

9.20. 聚集函数 聚集函数从一个输入值的集合计算一个单一结果。内建的通用聚集函数被列在表 9.52中，统计信息聚合函数列在表 9.53中。内建的组内顺序集聚集函数被列在表 9.54中， 而内置的组内假设集函数列在表 9.55中。分组操作，这与聚集函数有密
李博 bluemind 5年前 1051

谁在人肉搜索？——网络人肉搜索主体的Logistic回归模型分析

本文发表于《广告大观(理论版)》2010年02期，主要使用SPSS软件对一份包含5758个样本的数据进行Logistic回归分析，考察网络人肉搜索参与主体的人口统计特征、基本网络使用情况以及具体的网络参与行为对其参与人肉搜索的影响程度。研究发现23-27岁的
反向一觉 6年前 1410

《异构信息网络挖掘： 原理和方法》—— 2.2 RankClus算法

本节书摘来自华章出版社《异构信息网络挖掘： 原理和方法法》一 书中的第2章，第2.2节，作者( 美）孙艺洲（Yizhou Sun），（美）韩家炜（Jiawei Han），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 RankClus算法 首
华章计算机 7年前 3807

《中国人工智能学会通讯》——3.12 用户层

3.12 用户层 从用户层看，社会媒体情感是用户情感观点的形成（opinion forming）过程。一些研究建模了社区中用户观点伴随着周围用户交流的演变，分别针对观点的传播过程，即一个观点如何从一个用户扩散到另一个用户，以及观点的形成过程进行研究。前者主要
知与谁同 6年前 877

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 5年前 3991

用一句话总结常用的机器学习算法

导言 浓缩就是精华。想要把书写厚很容易，想要写薄却非常难。现在已经有这么多经典的机器学习算法，如果能抓住它们的核心本质，无论是对于理解还是对于记忆都有很大的帮助，还能让你更可能通过面试。在本文中，SIGAI将用一句话来总结每种典型的机器学习算法，帮你抓住问题
sigai大讲堂 5年前 4643

流形学习概述

数据降维问题 在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战，而且导致计算量大，此外还会面临维数灾难的问题（这一问题可以直
sigai大讲堂 5年前 1952

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