Preguntas etiquetadas con graphs

¿Cuál es la mejor herramienta para visualizar (dibujar los vértices y bordes) un gráfico con 1000000 vértices? Hay alrededor de 50000 aristas en el gráfico. Y puedo calcular la ubicación de vértices y aristas individuales. Estoy pensando en escribir un programa para generar un svg. ¿Cualquier otra sugerencia?

17 visualization  graphs 

Estoy trabajando en un proyecto de ciencia de datos relacionado con la minería de relaciones sociales y necesito almacenar datos en algunas bases de datos de gráficos. Inicialmente elegí Neo4j como la base de datos. Pero parece que Neo4j no escala bien. La alternativa que descubrí son Titan y oriebtDB. …

13 data-mining  graphs  databases  social-network-analysis 

Recientemente me encontré con la incrustación de gráficos como DeepWalk y LINE. Sin embargo, todavía no tengo una idea clara de lo que se entiende por incrustaciones de gráficos y cuándo usarlo (aplicaciones). Cualquier sugerencia es bienvenida!

13 graphs 

Como parte de mi investigación, estoy interesado en realizar la propagación de etiquetas en un gráfico. Estoy especialmente interesado en esos dos métodos: Xiaojin Zhu y Zoubin Ghahramani. Aprendizaje de datos etiquetados y no etiquetados con propagación de etiquetas Informe técnico CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University, 2002 http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/CMU-CALD-02-107.pdf Dengyong Zhou, Olivier …

11 scikit-learn  graphs 

Descripción general del problema. Tengo un gráfico donde algunos vértices están etiquetados con un tipo con 3 o 4 valores posibles. Para los otros vértices, el tipo es desconocido. Mi objetivo es usar el gráfico para predecir el tipo de vértices que no están etiquetados. Marco posible Sospecho que esto …

10 classification  r  graphs 

Existen varios conjuntos de datos clásicos para tareas de clasificación / regresión de aprendizaje automático. Los más populares son: Conjunto de datos de flor de iris ; Conjunto de datos titánicos ; Automóviles de tendencia de motor ; etc. ¿Pero alguien conoce conjuntos de datos similares para el análisis de …

10 dataset  graphs 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

En el agrupamiento espectral, es una práctica estándar resolver el problema del vector propio L v = λ vLv=λvL v = \lambda v donde es el gráfico laplaciano, es el vector propio relacionado con el valor propio .LLLvvvλλ\lambda Mi pregunta: ¿por qué molestarse en tomar el gráfico laplaciano? ¿No podría …

8 machine-learning  clustering  graphs 

Estoy tratando de encontrar una buena (y rápida) solución al siguiente problema: Tengo dos modelos con los que estoy trabajando, llamémosles jugadores y equipos. Un jugador puede estar en varios equipos y un equipo puede tener varios jugadores). Estoy trabajando en la creación de un elemento de interfaz de usuario …

8 graphs