在社区发现算法中，几乎不可能先确定社区的数目，于是，必须有一种度量的方法，可以在计算的过程中衡量每一个结果是不是相对最佳的结果。模块度（Modularity）用来衡量一个社区的划分是不是相对比较好的结果。一个相对好的结果在社区内部的节点相似度较高，而在社区外部节点的相似度较低。全局模块度设Avw为网络的邻接矩阵的一个元素，定义为：假设cv和cw分别表示点v和点w所在的两个社区，社区内部的边数和网络

NetworkX 入门1.1图论基本概念1图一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。图1：图示例Graph分类Graph：指无向图（undirected Graph），即忽略了两节点间边的方向。DiGraph：指有向图（directed Graph

OLS 回归变量之间存在着相关关系，比如，人的身高和体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计，它的思路很简单，就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值，将其作为参数估计值。就是说，通过最小化误差

XGBoost输出特征重要性以及筛选特征1，梯度提升算法是如何计算特征重要性的？使用梯度提升算法的好处是在提升树被创建后，可以相对直接地得到每个属性的重要性得分。一般来说，重要性分数，衡量了特征在模型中的提升决策树构建中的价值。一个属性越多的被用来在模型中构建决策树，它的重要性就相对越高。属性重要性是通过对数据集中的每个属性进行计算，并进行排序得到。在单个决策树中通过每个属性分裂点改进性能度量的量

centos7安装python3及问题解决Centos7中默认的Python版本为2.7，在2020年python官方将不再支持2.7版本的python，所以使用3.x版本的python是必要的下载地址：https://www.python.org/ftp/python选择一个合适的版本：wget https://www.python.org/ftp/python/**.tgztar -z...

1.什么是数据挖掘？数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶.

TensorFlow是什么？从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难，但对计算机相对简单的问题。比如统计一本书中不同单词出现的次数，存储一个图书馆中所有的藏书或是计算非常复杂的数学公式都可以轻松通过计算机解决。然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。人工智能领域

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图像，音频等应用。机器学

一、机器学习的三要素数据在机器学习方法框架中的流动，会按顺序经历三个过程，分别对应机器学习的三大要素：1. 模型；2. 策略；3. 算法模型：谈到机器学习，经常会谈到机器学习的“模型”。在机器学习中，模型的实质是一个假设空间（hypothesis space），这个假设空间是“输入空间到输出空间所有映射”的一个集合，这个空间的假设属于我们的先验知识。然后，机器学习通过“数据+三要素”的训练，目标是

flink主程序public class FinkTest {public static void main(String[] args) throws Exception{StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setStreamTimeCharacteri