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六、Node2Vec6.1 模型6.2 边的representation6.3 实验6.3.1 人物关系可视化6.3.2 多标签分类任务6.3.3 连接预测 作者华校专，曾任阿里巴巴资深算法工程师、智易科技首席算法研究员，现任腾讯高级研究员，《Python 大战机器学习》的作者。 杨杰,罗洪.随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用[J].西南民族大学自然科学版,2017,43(6):607-612: 随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用: The application of random walk algorithm in the prediction of disease correlation: 投稿时间：2017-09-24 修订日期：2017-09-24 例9.1.2.另一个简单的随机时间列序被称为随机 游走(random walk),该序列由如 时间序列的平稳性及其检验. 由于Xt具有相同的均值与方差,且协方差为零,由 定义,一个白噪声序列是平稳的。 例4.2 .另一个简单的随机时间列序被称为随机游 走(random walk),该序列由如下

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基于视觉注意的随机游走图像分割.pdf. 2019-09-20. 基于视觉注意的随机游走图像分割.pdf,传统随机游走图像分割需要多次交互设置种子点以获得理想的分割结果。在视觉注意的基础上，提出了一种新的自动确定种子点的随机游走图像分割算法。首先对图像进行超像素分割 在传统的多聚焦图像融合方法中，聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感，同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误. 针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法. 首先，多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成 基于复杂网络的机器学习方法计算机_人工智能_综合 作者：[巴西]迪亚戈·克里斯蒂亚诺·席尔瓦（Thiago Christiano Silva） 赵亮（Liang Zhao） 本书结合两个重要和流行的研究领域：复杂网络和机器学习，不仅包括基础背景知识，还包含近期最新的研究进展。书中包括大量插图和.. Python编程导论(第2版)基于MIT 编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python 3 为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨

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