qq_24059779的博客

AI会议的总结（by南大周志华）https://blog.youkuaiyun.com/lifeitengup/article/details/8441054https://blog.youkuaiyun.com/lyb3b3b/article/details/83548964NLPhttps://www.zybuluo.com/songying/note/1167054https://blog...

觉得讲的最好的博文是下面这一篇:https://blog.youkuaiyun.com/xianlingmao/article/details/7919597不等式约束的方程先最小化x再最大化参数,这种形式与目标方程是等价的但是方便于计算,所以写成这种形式对偶问题:原问题的等价问题叫做对偶问题,研究原问题觉得很复杂,通过不断地转变形式让他成为多个容易研究的子问题.https://w...

CTRL（Control）组合键Ctrl + A（All）全选Ctrl + C（Copy）复制Ctrl+X剪切Ctrl + V粘贴Ctrl + S（Save） 保存仅窗口响应Ctrl + B 整理收藏夹Ctrl + E\ F（Search\Find）搜索助理Ctrl + H（History）历史记录F1-F12（Function）键F1 帮助（Hel...

得到的SNAP数据集需要处理,因为存在相同的行,当导进去矩阵的时候A=import('路径');A=sort(A,2);先每一行排序,从小到大A=unique(A,'row');n删除相同的行dlmwrite('mydata',A);...

A=importdata('/home/godl/Desktop/Dongyuan/Isolet.txt');A(:,1)=[];%计算相关系数的函数计算列与列之间的相关系数,所以需要做一下转置操作.A=A';W=corrcoef(A);%因为把相关系数当做权重,则所有的负相关系数全部标为0,让它们代表之间没有连边W(W<0)=0;%因为h自身e不能够和hn自身连边所以处理掉...

https://blog.youkuaiyun.com/luoleicn/article/details/5350378https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33363493/article/details/52496011https://blog.youkuaiyun.com/lixuemei504/article/details/8306222 

Check out SNAP:Stanford Large Network Dataset CollectionUCIrvine:UCI Network Data RepositoryKonect:The Koblenz Network CollectionUMich:Network dataPajek:Graph FilesBGU datasets:B...

2018AAAI  https://github.com/luckiezhou/DynamicTriadhttps://github.com/linhongseba/Temporal-Network-Embeddingmeta2vec https://github.com/PearlPeiyanYu/Dynamic-Network-EmbeddingPNAS参考文献8-15 找源代码及...

 Embedding-metapath2vechttps://blog.youkuaiyun.com/Dooonald/article/details/80853359##https://www.sohu.com/a/154650431_642762##https://www.jianshu.com/p/90afe6375129##https://www.leiphone.com/news...

在非负矩阵分解的过程中需要注意两点：1.因为做的目标是聚类，所以对于存在负数的矩阵可以通过坐标平移等手段使得带有负数的矩阵能够全变为整数，这个时候使用的就是取每一个维度的最小值，该维度的所有元素减去这个最小值。当然，如果最小值太小了使得所有元素减去最小值之后的值太大了，就在所有值下面除以一个（该维度最大值-该维度最小值），使得所有值严格控制在0-1之间，这样就拥有了非负矩阵分解的第一个先决条件...

存在某个超平面  w·x+b=0定义任意一点到平面的距离为：其中分类错误的点    yi（wxi+b）&lt;0令所有参数的平方和为1，设定M是所有分类错误的点，则损失函数使得所有的错分店到超平面的距离最小。solution：根据柯西-施瓦兹不等式有：梯度下降迭代公式：感知机的收敛性证明：《统计学习方法》p32-p33页由于数据集T是线性可分的，...

ADMM和ALM的区别https://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/46808793拉格朗日对偶:https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html对偶函数例子:https://blog.youkuaiyun.com/quiet_girl/article/detail...