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复杂网络传统社区发现算法概述

复杂网络是复杂系统的抽象,其中一个重要特征是网络中所呈现出的社区结构。许多网络是异构的,对于构成网络的不同类型节点所组成的子图称为网络中的社区。整理了几个传统的社区发现算法流程和大致原理,记录备忘。

《机器学习实战》总结

书中的很多算法解决了此前的一些疑惑,让我一些拙劣的思维方式得到了一些提升,也让许多问题成为可能。从数据中挖掘重要特征是一件很有意义的事,这个过程让我更能理解数学的重要性。

机器学习笔记(Chapter 12 - FP-growth算法)

FP-growth算法基于Apriori构建,先将数据集存储在FP树内,再发现频繁项集,速度通常快于Apriori两个数量级以上。FP-growth只需要对数据库扫描两次,而Apriori需要对每个潜在的频繁项集扫描一次数据集。Apriori算法拓展性更好,可以用于并行计算。