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RSS订阅原创 向量范数与矩阵范数
1、常数向量的范数X=[x1,x2,...,xn]TX=[x1,x2,...,xn]TX = [x_{1},x_{2},...,x_{n}]^T,则： (1) L0L0L_{0}范数：XXX中非零元素的个数。
2018-09-04 13:06:20
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原创 从边缘概率、联合概率、条件概率到贝叶斯定理
考虑两个随机变量X,YX,YX,Y,其中XXX取值为{xi},i∈{1,2,...,M}{xi},i∈{1,2,...,M}\{x_{i}\},i\in\{1,2,...,M\}, YYY取值为{yj},j∈{1,2,...,L}{yj},j∈{1,2,...,L}\{y_{j}\},j \in \{1,2,...,L\}。如果考虑这两个变量总计NNN个 实例，N→∞N→∞N\to\inft...
2018-08-08 23:15:19
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原创 DEMON:a Local-First Discovery Method for Overlapping Communities
摘要：复杂网络的社团检测是一个有趣的问题，其有很多的应用，特别是在社交网络和信息网络的知识抽取任务上。然而，许多大型网络缺乏一个全局的特定社团组织，在这种情况下，传统的图划分算法在揭示嵌入在模块结构中的隐知识是不奏效的，因为它们给网络施加了一个从上到下的视角。我们在这里提出一个简单的local-first方法来做社团检测，它能够发现真实复杂网络中的模块结构，通过民主地让每一个节点在其全局系统...
2018-08-06 20:49:52
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原创 用于大规模网络社团检测的近线性时间算法
基于标签传播的局部社区检测算法原论文题目：Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks内容概要: 文中提出了基于标签传播的局部社区检测算法，每个节点使用唯一的标签进行初始化，在算法的每轮迭代中，统计每个节点的邻居的标签的频数，采纳其邻居的最大频数的标签作为新标签...
2018-08-04 09:48:00
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原创 各类距离公式
给定两个n维变量和闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）其中，p是可变参数p=1时，是曼哈顿距离p=2时，是欧式距离p时，是切比雪夫距离所以，严格意义上，闵可夫斯基距离不是一种距离，而是一组距离的定义。欧式距离（Euclidean Distance）表示为向量的形式则为：曼哈顿距离（Manhattan Distance）切比雪夫距...
2018-07-27 20:05:43
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空空如也
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