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KarateClub：空手道俱乐部：开源Python框架，支持基于API的图的无监督学习（CIKM 2020）

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简介：
KarateClub是一款开源的Python库，专为图数据的无监督机器学习设计。它提供了丰富的模型和算法，允许用户通过简单的API接口进行操作，无需深入了解底层数学原理，适合空手道俱乐部等社群网络分析使用。此项目在CIKM 2020会议上展出。 空手道俱乐部（Karate Club）是一个用于无监督机器学习的扩展库。它由最先进的方法组成，能够对图结构化数据进行无监督学习。简而言之，它是小型图形挖掘研究中的多功能工具。 首先，该框架在节点和图级别提供网络嵌入技术；其次，它包括各种重叠与非重叠社区检测方法。实施的方法涵盖了广泛的领域，如网络科学、数据挖掘、人工智能以及机器学习会议、研讨会和期刊的成果。 新引入的图形分类数据集可供使用。如果您发现空手道俱乐部及其新的数据集对您的研究有用，请考虑引用以下论文： @inproceedings { karateclub , title = {Karate Club: An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs} } ，作者为Benedek Rozemberczki、Oliver Kiss和Rik Sarkar。

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  • KarateClub：空手道俱乐部：开源Python框架，支持基于API的图的无监督学习（CIKM 2020）
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    KarateClub是一款开源的Python库，专为图数据的无监督机器学习设计。它提供了丰富的模型和算法，允许用户通过简单的API接口进行操作，无需深入了解底层数学原理，适合空手道俱乐部等社群网络分析使用。此项目在CIKM 2020会议上展出。 空手道俱乐部（Karate Club）是一个用于无监督机器学习的扩展库。它由最先进的方法组成，能够对图结构化数据进行无监督学习。简而言之，它是小型图形挖掘研究中的多功能工具。 首先，该框架在节点和图级别提供网络嵌入技术；其次，它包括各种重叠与非重叠社区检测方法。实施的方法涵盖了广泛的领域，如网络科学、数据挖掘、人工智能以及机器学习会议、研讨会和期刊的成果。 新引入的图形分类数据集可供使用。如果您发现空手道俱乐部及其新的数据集对您的研究有用，请考虑引用以下论文： @inproceedings { karateclub , title = {Karate Club: An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs} } ，作者为Benedek Rozemberczki、Oliver Kiss和Rik Sarkar。
     
  • 空手道俱乐部的数据集
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    本数据集由空手道俱乐部提供，包含会员信息、训练记录及比赛成绩等详细资料，旨在促进数据分析和运动科学的研究。 美国空手道俱乐部的数据集是数据挖掘和社会网络分析中常用的一个数据集，常被用来验证社区挖掘算法的有效性。
     
  • 空手道俱乐部的官方数据集
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    本数据集由空手道俱乐部官方发布，包含运动员信息、训练记录及比赛成绩等详细资料，旨在促进空手道运动数据分析与研究。 Karate官方数据集提供了英文的官方介绍，并且包含自己转换成的txt格式文件。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
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    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • VISSL：FAIR的模块化、可扩展组件库，支持图像的SOTA自监督学习 - Python开发
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    VISSL是Meta AI（原Facebook AI Research）开发的一个Python库，提供一系列用于图像自监督学习的高性能模块和工具。该框架旨在推动领域内最先进算法的研究与应用，通过灵活、可扩展的设计促进深度网络预训练技术的发展。 VISSL是由FAIR开发的一个可扩展且模块化的组件库，用于进行最先进的图像自我监督学习研究。它是一个基于PyTorch的计算机视觉库，旨在加速自我监督学习的研究流程：从设计新的自我监督任务到评估所学表示形式。主要功能包括实现所有现有的SOTA（State-of-the-Art）方法，如SwAV、SimCLR、MoCo（v2）、PIRL、NPID及其改进版本NPID ++，还包括DeepClusterV2、ClusterFit和RotNet等技术。
     
  • 基于无监督学习的CNN情感分析
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    本研究提出了一种新颖的方法，利用无监督学习技术优化卷积神经网络（CNN）模型，有效提升其在文本数据中的情感分析性能。 无监督情感分析是一种在未经标记的文本数据上进行的任务，旨在挖掘并理解其中的情感倾向。这项工作主要利用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），来完成任务。 标题中提到的“无监督CNN情感分析”意味着将使用没有明确标注的数据集训练CNN模型以识别情感特征。在自然语言处理领域，特别是对于文本数据而言，卷积神经网络通过捕捉局部和全局上下文信息能够有效提取出模式特征，从而实现这一目标。 该描述提及了两个Python脚本：“128_hidden_then_softmax.py” 和 “Seq_CNN.py”，它们可能是用于情感分析的CNN模型代码。 - 128_hidden_then_softmax.py 文件可能定义了一个包含一个大小为128隐藏层和Softmax激活函数的CNN架构，此配置在情感分类任务中常被用以将模型输出转换成概率形式。 - Seq_CNN.py 脚本则可能是序列卷积神经网络（Sequence Convolutional Neural Network）的相关实现。这种变体特别针对顺序数据设计，在文本处理时能够捕捉到时间维度的信息结构。 在无监督学习场景下，常用的方法包括自编码器、生成对抗网络或主成分分析等技术。这些方法有助于识别数据中的潜在模式和特征分布，从而推断出情感极性信息。对于没有标注的文本资料，则可以通过预训练词嵌入（如Word2Vec, GloVe）来获取词汇向量表示，以捕捉语义信息。 无监督情感分析的实际应用步骤可能包括： 1. 数据预处理：清洗、分词以及利用预先训练好的词嵌入将词汇转化为数值形式。 2. 构建CNN模型：设计包含卷积层和池化层的网络结构，并选择适当的激活函数。 3. 模型训练：使用自编码器等无监督学习方法进行迭代优化，以更新权重参数。 4. 评估与可视化：尽管没有明确标注的数据集，但可以通过聚类分析或相似性比较来观察模型性能。此外，也可以利用有标签数据来进行半监督或迁移学习。 通过以上步骤和策略的应用，可以使用无监督CNN模型识别大量文本中的情感倾向，并且无需为每个样本手动添加标记信息，从而降低了准备训练所需数据的成本。这种方法在社交媒体监控、产品评论分析以及舆情监测等领域中具有重要的应用价值。
     
  • 基于SSH框架(Spring+Struts2+Hibernate)的健身俱乐部会员管理系统开发
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    本项目采用SSH框架（Spring, Struts2, Hibernate）构建，旨在开发一套高效的健身俱乐部会员管理系统。该系统集成了用户管理、课程安排和健康跟踪等功能模块，为用户提供便捷的服务体验。 会员制健身中心管理系统的开发旨在提升健身房的形象、优化客户服务体验并加强内部管理水平。该系统主要包含以下七大功能： 1. 修改登录密码； 2. 工作人员管理； 3. 会员卡类型管理； 4. 会员资料管理； 5. 健身器材管理； 6. 教练执教安排与管理； 7. 安全退出机制。 这些功能共同作用，确保了健身中心的高效运营和优质服务。
     
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    本课程提供全面的机器学习入门指导，重点介绍监督学习和无监督学习的核心概念、算法及应用案例。适合初学者系统掌握基础知识。 对于想要入门机器学习的学习者来说，这份资源非常值得一看。作者倾心整理了大量资料，内容涵盖了机器学习的历史发展、各类分支以及传统算法和无监督学习、监督学习及强化学习的相关定义等等。
     
  • PU_Learning: 积极的无监督学习实验-源码
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    PU_Learning: 积极的无监督学习实验-源码提供了在积极无监督环境下的机器学习研究代码，旨在促进无需标记的数据分析与模型训练。 PU学习是一种积极的无标记机器学习实验方法，欲了解更多信息，请查阅相关资料。