数据科学的图形算法，视频版

Graph Algorithms for Data Science, Video Edition

 视频说明

在 Video Editions 中，叙述者阅读书籍，同时内容、图形、代码列表、图表和文本显示在屏幕上。就像有声读物一样，您也可以作为视频观看。

使用图表分析数据、揭示隐藏的联系和新见解的实用方法。

图形是表示和理解互连数据的自然方式。本书探讨了数据科学中最重要的图形算法和技术，并提供了有关实现和部署的具体建议。您不需要任何图形经验即可开始从这本富有洞察力的指南中受益。这些强大的图形算法以清晰、无行话的文本和插图进行解释，使它们易于应用于您自己的项目。

在数据科学的图算法中，您将学习：

• 标记属性图建模
• 根据结构化数据（如 CSV 或 SQL）构建图形
• 从非结构化数据构建图形的 NLP 技术
• 用于操作数据和提取见解的 Cypher 查询语言语法
• PageRank 和社区检测等社交网络分析算法
• 如何使用节点嵌入模型将图形结构转换为 ML 模型输入
• 在节点分类和链接预测工作流中使用图形功能

适用于数据科学的图形算法是在机器学习、欺诈检测和业务数据分析等应用程序中使用基于图形的数据的动手指南。它充满了引人入胜和有趣的项目，展示了图表的来龙去脉。您将通过分析 Twitter、使用 NLP 技术构建图表等来获得实践技能。

 关于技术
简而言之，图形是互连数据的网络。图表是识别和探索数据集中自然存在的重要关系的有效方法。本书介绍了图数据科学最重要的算法，并提供了机器学习、业务应用程序、自然语言处理等示例。

 关于本书
适用于数据科学的图形算法向您展示了如何根据结构化和非结构化数据构建和分析图形。在本课程中，您将通过将每种新算法用于动手数据项目，学习应用 PageRank、社区检测/聚类和知识图谱模型等图形算法。这本前沿书籍还演示了如何创建图形，以使用节点嵌入来优化 AI 模型的输入。

 里面有什么

• 创建知识图谱
• 节点分类和链接预测工作流
• 用于图构建的 NLP 技术