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  • 如何用Neo4j和Scikit-Learn做机器学习任务?| 附超详细分步教程

    图算法不是一个新兴技术领域,在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年,业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性,无法进行因果推断的这个缺陷,而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN,各种新工作不断被提出,基于图神经网络的框架随之产生,如大家现在都已经熟悉的DGL,两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能,大家对图(Graph)、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。

    2019.12.04 0
  • 5大必知的图算法,附Python代码实现

    作为数据科学家,我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗?在互联世界中,用户不能被视为独立实体。他们之间具有一定的关系,在构建机器学习模型时,有时也希望包含这样的关系。在关系型数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间使用这种关系,但在图形数据库中,这样做是相当简单的。在这篇文章中将为大家介绍一些重要的图算法,以及Python 的代码实现。

    2019.09.11 0