摘要: Matplotlib Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful but with that power comes complexity.强大但相对复杂 Seabo 阅读全文
posted @ 2016-06-08 16:31 python挖掘 阅读(614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Seaborn的优点:(摘自http://www.tuicool.com/articles/7NzaEvq) 默认情况下就能创建赏心悦目的图表 创建具有统计意义的图 能理解pandas的DataFrame类型 Seaborn将matplotlib的参数划分为两个组,第一组控制图表的样式和图的度量尺度 阅读全文
posted @ 2016-06-07 21:19 python挖掘 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 模型预测流程(Predictive Modelling Process): 评估矩阵:对于不均衡样本,我们选用F1值而非准确性(accuracy score)来评估,精确度和召回率也可用于本分类问题。 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型。 回归就是表明自变量x与因变量y的关系,即y=f(x)。如医 阅读全文
posted @ 2016-06-07 19:53 python挖掘 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 入门好文:http://www.ourd3js.com/wordpress/?p=51 d3.js和d3.min.js内容一样,后者是压缩过的,适合发行版本,前者适合开发人员。 1.选择集(满足css选择符的要求)主要和数据绑定一起使用 d3.select() d3.selectAll() var 阅读全文
posted @ 2016-06-07 18:02 python挖掘 阅读(3030) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们将社会成员按其参与社会化媒体的程度分为5类:意见领袖、活跃发言者、被动跟随者、纯粹旁观者、非用户 公众注意力指公众对于某些社会议题进行思考的过程中所投入的时间和认知资源。(近来以搜索词来测量) 沉默的螺旋理论认为:人们是否表达意愿取决于他们对周围环境的看法。当人们认为在其所处的外部环境中自己的观 阅读全文
posted @ 2016-06-06 10:04 python挖掘 阅读(670) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: P84 协调博弈介绍部分重复、啰嗦 信息扩散影响因素:网络结构、人们传播信息的意愿 经典的信息扩散模型 创新扩散模型(S型曲线) 局部相互作用的博弈模型 阈值模型 级联模型 Markov随机场图模型 传染病模型 数据驱动的信息扩散模型 分支过程模型(可用来预测口碑在网络社区中的传播) 侧重于信息扩散 阅读全文
posted @ 2016-06-06 09:27 python挖掘 阅读(3689) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 意见领袖 三种定量测量用户在线影响力的方法: 1)激发回复,即用户发布一条帖子后收到的回复数 2)激发对话,即该用户回复帖子后,所激发他人的讨论 2)语言扩散,即他人是否沿用该用户所使用的词语 基于网络结构节点传播能力的测量 局部属性指标:度值、局部中心性等 全局属性指标:特征向量中心性、Katz指 阅读全文
posted @ 2016-06-05 22:08 python挖掘 阅读(574) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为啥a有4个策略而b有3个策略? 看到下面(树->矩阵)这个就了然了: 强化学习的根本目的在于最大化奖励【optimize your long term expected reward(获得更多的奖励)】 MiniMAx 假设所有人都在寻求最优,达到最大化奖励 来吧,再加点不确定性进来~~愉快的玩耍 阅读全文
posted @ 2016-06-05 18:10 python挖掘 阅读(2309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 四大方面:网络结构、用户行为和信息属性、用户属性 网络的连通性 网络的连通性对信息传播(传播速度、扩散规模)有较大影响。 度相关性:一条边连接的两个节点度值之间的相关性(一般使用度值的Pearson相关系数来刻画) 度大节点趋于和度大节点相连,则该网络为同配的 度大节点趋于和度小节点相连,则该网络为 阅读全文
posted @ 2016-06-05 16:26 python挖掘 阅读(570) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: P8l5 一系列动词后加了个名词,建议把“转发次数”变成“转发”,或者把其他也改为次数描述(如浏览量、点击次数等)。 P12l3 说同一主题内不同标签的级联模式不同,后文仅简单介绍了有哪些不同标签,没有提及有什么不同级联模式。重点不是要说级联模式么? P11l2 信件链扩散数位窄深的原因是他们所选择 阅读全文
posted @ 2016-06-05 11:44 python挖掘 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑