人工智能-项目实践-自适应学习-自适应学习模型-应用于教育领域-知识图谱 run this demo $python train_dkt.py --dataset ../data/assistments.txt

深度学习研究的现状、热点及其发展趋势——基于CiteSpace可视化知识图谱分析

人工智能-项目实践-知识图谱-基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架。 根据知识图谱发展报告2018相关介绍，框架主要设计为有以下五大功能： 知识表示学习， Knowledge Representation Learning 实体识别与链接， Entity Recognition and Linking 实体关系抽取， Entity Relation Extraction 事件检测与抽取， Event Detection and Extraction 知识存储与查询， Knowledge Storage and Query 知识推理， Knowledge Reasoning

深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测： 1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求 项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。 通过项目需求，我们可以抽象出以下项目需求： •该问题是一个回归问题：需要拟合历史数据，得到一个连续的预测值； •需要统计出一段时间内波士顿房价历史数据 •需要找到影响波士顿房价的各个因素 核心代码： 1.from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression   2.from sklearn.datasets import load_boston   3.from sklearn.model_selection import train_test_split   4.from sklearn.preproc

我们很高兴地邀请到来自哈佛大学的Marinka Zitnik教授来给我们做一个关于计算生物学中的图神经网络的讲座。在本讲座中，Marinka教授概述了为什么图学习技术可以极大地帮助计算生物学研究。具体来说，本演讲涵盖了3个范例用例: (1) 通过异构知识图谱的多关系链接预测发现安全的药物-药物组合;(2)通过学习子图嵌入对患者结局和疾病进行分类;(3)通过图的少样本学习，学习有效的疾病治疗方法。

推荐系统遇上深度学习（二十六）--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现 深度学习原理.pdf

在数学建模中，总要遇到规划类的问题，而这个时候lingo软件总是能够给你无私的帮助，所以学好lingo软件的使用是很重要的，所以好好利用平时的时候学好它很是关键...你不能保证你在比赛的时候那种高强度的紧张程度下还能高效的学习...

大数据学习与复习知识图谱 hive-spark-sqoop-hbase-flink-kafka-数据仓库-flum-hadoop-kylin

部编版语文二年级下册第四单元自主学习知识点汇总

贪心学院自然语言处理高级魔鬼训练营全面剖析自然语言处理领域前沿技术，包括预训练、对话系统、文本生成、知识图谱、信息抽取等。本资源是《第03章 机器学习基础 - 逻辑回归》的5.案例《预测银行客户是否会开设定期存款账户》的数据和参考代码。