知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、

uplift增益模型

Diffusion Models 的灵感来自non-equilibrium thermodynamics （非平衡热力学）。理论首先定义扩散步骤的马尔可夫链，以缓慢地将随机噪声添加到数据中，然后学习逆向扩散过程以从噪声中构造所需的数据样本。与 VAE 或流模型不同，扩散模型是通过固定过程学习，并且隐空间具有比较高的维度。总的来看，Diffusion Models 领域正处于一个百花齐放的状态，这个

将文本转化为向量try:continuereturn vec# 这段代码定义了一个函数 average_vec(text)，它接受一个包含多个词的列表 text 作为输入，并返回这些词对应词向量的平均值。该函数# 首先初始化一个形状为 (1, 100) 的全零 numpy 数组来表示平均向量# 然后遍历 text 中的每个词，并尝试从 Word2Vec 模型 w2v 中使用 wv 属性获取其对应的

链接文章：机器学习基础须知、神经网络建模实践，其他博文人工神经网络ANN0、感知机：包括输入节点、输出节点两部分，输入节点和输出节点用一个表示权重的值连接。感知机的输出值是计算输入节点的加权和，减去一个偏置项，然后使用一个激活函数将计算结果转化为一个信号值输出。（值的计算表达式上等同于线性SVM和多元线性回归，直观上很好理解。）用数学的形式表达为y=sign(wj*xj +…+w2*...

选自mlfromscratch作者：Casper Hansen机器之心编译在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函数对这个输出进行缩放。本文将介绍不同的激活函数。在阅读本文之前，你可以阅读我前一篇介绍神经网络中前向传播和反向传播的文章，其中已经

写在前面：如何将Pyspark 和 Pandas结合起来做机器学习和常规的建模分析呢？Spark处理大数据，Pandas处理小数据。pyspark中的DataFrame是分布式的，可以用来处理大规模数据的ETL，处理后的数据collect到单机器节点上，然后交给Pandas dataframe来处理。虽然Panas是单机处理的，但胜在功能工具比较齐全和完善，处理下小数据的分析和操作还是足够的。一、

tensorflow深度学习模型读取parquet数据进行训练实现

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吴恩达机器学习笔记整理