估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签。如神经网络得到诸如0.5,0.8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的归为0类,大于等于0.4的归为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1或0.2等等。 Order by Date Name Attachments ROC • 221 kB • 218 click 28.06.2021Roccurves • […]
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  1. 针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量