机器学习之父 Arthur Samuel 对机器学习的定义是：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。国际机器学习大会的创始人之一 Tom Mitchell 对机器学习的定义是：计算机程序从经验 E 中学习，解决某一任务 T，进行某一性能度量 P，通过 P 测定在 T 上的表现因经验 E 而提高。机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。

CNN，GNN，transformer等这些模型都是用于提取特征；FC、MLP等用于实现分类，MLP即是多个FC组成的。是的，从高层次来看，

对于节点采样，可以把采样理解为，某个中心节点在进行信息聚合的时候只选取部分邻居节点，而不是选取全部邻居节点，这样可以减少计算复杂度，还可以减少噪声节点。图采样的核心思想是通过对图数据（节点、边或子图）进行采样，减少每次训练迭代的计算量。是处理大规模图数据的关键技术，旨在解决显存不足和计算效率问题。通过合理设计采样和训练流程，GNN可高效处理百万级甚至更大规模的图数据。-----本文主要由deeps

皮尔逊 pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。 它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据 数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析。

EXCEL绘制统计图在数学建模中的应用。

TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution） 可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息， 其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。...

是Android中Fragment中的一个回调方法，用于在Fragment的视图已经创建完毕后进行操作。在该方法中，你可以对Fragment的视图进行初始化、设置监听器、绑定数据等操作。下面是一个示例的使用@Override// 初始化视图控件// 设置监听器@Override// 处理按钮点击事件});// 绑定数据");在上面的示例中，我们首先通过方法获取到Fragment中布局文件中的视图控

对于节点采样，可以把采样理解为，某个中心节点在进行信息聚合的时候只选取部分邻居节点，而不是选取全部邻居节点，这样可以减少计算复杂度，还可以减少噪声节点。图采样的核心思想是通过对图数据（节点、边或子图）进行采样，减少每次训练迭代的计算量。是处理大规模图数据的关键技术，旨在解决显存不足和计算效率问题。通过合理设计采样和训练流程，GNN可高效处理百万级甚至更大规模的图数据。-----本文主要由deeps