摘要：
地址：https://github.com/taishan1994/DGL_Chinese_Manual 目录begin 安装 4使用conda安装 4使用pip安装 4使用源安装 4设置默认的Backend 4 图 41.1 关于图的一些基本定义 41.2 图、节点和边 51.3 节点和边特征 6 阅读全文
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上一节实现了基础的GCN：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13550000.html 这一节我们继续实现graphSAGE。 加载数据：load_cora.py import numpy as np import scipy.sparse as sp impo 阅读全文
摘要：
数据集为cora数据集，cora数据集由机器学习论文组成，共以下7类： 基于案例 遗传算法 神经网络 概率方法 强化学习 规则学习 理论 由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本，每个样本的特征维度是1433。 下载地址：https://linqs.soe.ucs 阅读全文
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关于傅里叶变换，看以下这个就明白了： https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358?from=singlemessage&isappinstalled=1 关于图傅里叶变换和图卷积网络，看这个： https://www.zhihu.com/question/545044 阅读全文
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什么是谱聚类？ 就是找到一个合适的切割点将图进行切割，核心思想就是： 使得切割的边的权重和最小，对于无向图而言就是切割的边数最少，如上所示。但是，切割的时候可能会存在局部最优，有以下两种方法： （1）RatioCut：核心是要求划分出来的子图的节点数尽可能的大 分母变为子图的节点的个数 。 （2）N 阅读全文
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首先要区分拉普拉斯算子和拉普拉斯矩阵。 什么是拉普拉斯算子？ 拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： 只要记住它是二阶微分算子即可。可表示为： 在图像处理中，一般是离散形式的，表示为： 也就是利 阅读全文
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转自：https://mp.weixin.qq.com/s/m01J5Mi25txyRkKo7_BAuw 1. 数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information（阿里天池-零基础入门NLP赛事） 2. f 阅读全文
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将进行以下尝试： 用词级的 ngram 做 logistic 回归 用字符级的 ngram 做 logistic 回归 用词级的 ngram 和字符级的 ngram 做 Logistic 回归 在没有对词嵌入进行预训练的情况下训练循环神经网络（双向 GRU） 用 GloVe 对词嵌入进行预训练，然后 阅读全文
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rdd=sc.paralelize([1,2,3,4,5]) #查看分区数 rdd.getNumPartitions()输出：4 #数据按照分区形式打印 rd.glom().collect()输出：[[1],[2],[3],[4,5]] 1、map和flatMap 2、reduce、fold、agg 阅读全文
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textFile： defaultParallelism=max(totalCoreCount,2) min(defaultParallelism,2) parallelize： max(totalCoreCount,2) 假设是4核的，那么： 对于textFile： defaultParallel 阅读全文
