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RSS订阅原创 图神经网络论文介绍 （一）
Measuring and Relieving the Over-SmoothingProblem for Graph Neural Networks from the Topological View 摘要：图神经网络在基于图的任务上已经取得了很大成功，但是其仍然存在一个非常严重的限制----过平滑(不同类别中结点的表示难以区分).1.介绍两个度量的metrics2.找出导致GNNs过平滑的关键因素 （节点接收到的信息的信噪比低）过平滑的一个关键因素是信息和噪声的过度混合，过度平滑意味着不同类
2020-09-30 10:58:33
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原创 Python 安装nltk库
python版本：3.6.01、首先使用pip install nltk2、在控制台执行：（该操作必须执行） import nltk nltk.download() 默认会将nltk_data安装在C盘用户的AppData目录下 （由于此过程可能会出现错误，可以使用一些从github中下载的安装包直接放在c盘，需要进行解压操作）3、github链接...
2019-01-22 20:20:40
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原创 Stanford 机器学习 第三讲：过拟合与欠拟合
目录： 1、欠拟合与过拟合 2、局部加权回归 3、逻辑回归（分类问题） 1、欠拟合与过拟合欠拟合：非正式的理解为一种情况，即在这种情况下，数据中的某些非常明显的模式没有被成功地拟合出来。过拟合：非正式的理解为一种情况，即在这种情况下，算法拟合出的结果仅仅反应了所给的特定数据的特质。 2、局部加权回归（更注重于对临近点的拟合，同时忽略...
2019-01-20 17:38:25
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原创 pyTorch安装
首先需要annocanda 是3.6.1以上的版本 使用命令conda update python 更新 2.在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml网址上下载pyTorch 下载的pyTorch文件为：torch‑1.0.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 3.使用...
2019-01-08 20:19:16
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转载 Stanford 机器学习 第二讲：监督学习应用：梯度下降
目录：1、线性回归2、梯度下降3、正规方程组 1、线性回归符号介绍m:训练样本的数目 数据的行数 x:输入变量/特征‘ y:输出变量/目标变量’ (x,y)表示一个样本在监督学习中，先找到一个训练集合(由训练样本所组成的集合)，提供给学习算法，之后算法会生成一个输出函数(h)。这个假设h(输出函数)的目的是将输入x映...
2019-01-06 20:34:16
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原创 Stanford 机器学习 第一讲：机器学习的动机与应用
目录：1.什么是机器学习？2.机器学习主要包含哪几个方面？ 1.什么是机器学习？ 1959年，Arthur Samuel 将机器学习问题定义为：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域， 1998年，Tom Mitchell给出机器学习更正式的定义， 对于一个计算机程序来说，给它一个任务T和一个性能测量方法P，如果在经验E的影响下，...
2018-12-29 14:44:25
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空空如也
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