Advertisement

GCN预测实战代码-GCN预测实战代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一个基于图卷积网络（GCN）进行预测任务的实际操作代码。通过详细的注释和示例数据，帮助用户快速理解和实现GCN模型在特定问题上的应用。适合机器学习与深度学习的研究者及实践者参考使用。 GCN预测-实战代码

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GCN预测实战代码-GCN预测实战代码
    优质
    本项目提供了一个基于图卷积网络（GCN）进行预测任务的实际操作代码。通过详细的注释和示例数据，帮助用户快速理解和实现GCN模型在特定问题上的应用。适合机器学习与深度学习的研究者及实践者参考使用。 GCN预测-实战代码
     
  • Lane-GCN轨迹预测代码
    优质
    Lane-GCN是一种先进的轨迹预测模型，采用图卷积网络技术，有效捕捉复杂交通场景中车辆、行人之间的交互关系，提高预测准确度。 LaneGCN源码分享
     
  • MATLAB精度验证代码-GCN: GCN
    优质
    这段简介可以描述为：MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现，确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络（GCN）来预测自闭症谱系障碍（ASD），相较于之前的最佳模型，准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响，并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下： 1. 准备数据：将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式，以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录，在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集： - 使用data.py脚本根据配置的路径（如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等）来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中，每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件（默认使用split_ids.json），数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现： ``` python data.py ```
     
  • 机器学习预测实战代码与数据
    优质
    本资源提供基于真实案例的机器学习预测项目，包含详细的代码实现和相关数据集，适合于实践操作和深入学习。 机器学习预测实战代码数据
     
  • R语言预测实战代码详解-游皓麟
    优质
    《R语言预测实战代码详解》由游皓麟编写，深入浅出地介绍了如何运用R语言进行数据预测分析，并提供了丰富的实战案例与详尽的代码解析。 r语言预测实战代码-游皓麟编写了相关代码，并在其中加入了一些对书中内容的简要概括作为注释。
     
  • GCN_链接预测：基于PyTorch的GCN链接预测方法
    优质
    本项目采用PyTorch实现了一种基于图卷积网络（GCN）的链接预测方法。通过分析节点特征与结构信息，有效提升了复杂网络中潜在连接关系的预测精度。 该项目旨在使用PyTorch上的GCN模型进行专利CPC节点的链接预测。为了实现这一目标，采用了Kipf提出的通用GCN架构，并从移动支付行业爬取相关专利数据，在Google专利高级搜索中通过关键词“移动支付”获取专利号。 利用获得的专利号检索所有相关信息后，构建了邻接矩阵和特征矩阵，然后删除不必要的链接并将数据划分为训练集与验证集。接着，通过对GCN图层进行操作来生成新的节点特征，并计算各节点对之间的相似度。通过最小化带有标签信息的损失函数并更新权重的方式完成模型训练。 项目执行时使用以下命令： - `python crawling.py` - `python removelinks.py` - `python features.py` - `python train.py` 最佳训练轮次为44至46。参考文献包括kenyonke/LinkPredictionGCN和tkipf/pygcn。
     
  • TensorFlow 实战预测油耗 最全代码与最详注释
    优质
    本教程详细介绍了使用TensorFlow进行汽车油耗预测的实际操作，包括完整代码和详尽注释，适合初学者快速上手深度学习项目。 TensorFlow 油耗实战预测代码及详细注释（适用于2.2.0版本的tf）。此代码在官方资源和龙龙老师的教程基础上进行了完善，并添加了详尽的注释，确保初学者也能轻松理解。
     
  • Kaggle房价预测实战【包含数据集、实战指南、预测成果】
    优质
    本教程深入介绍如何在Kaggle平台上进行房价预测实践，涵盖数据集解析、模型构建及优化策略，并展示最终预测结果。适合数据分析爱好者学习参考。 本段落介绍了Kaggle比赛中的房价预测数据集及其实战应用，并展示了相应的预测结果。该数据集被分为训练数据集和测试数据集，两个部分都包含了每栋房子的特征信息，例如街道类型、建造年份、房顶类型以及地下室状况等属性值。这些特征可以是连续数值、离散标签或缺失值“na”。值得注意的是，只有在训练数据集中包含有房屋的价格作为标签。
     
  • Python银行信用卡客户流失预测实战代码(Kaggle)
    优质
    本项目利用Python进行数据分析和建模，基于Kaggle数据集，旨在预测银行信用卡客户的流失情况，提供预防策略。 Python应用实战代码——使用Python进行银行信用卡客户流失预测（来自Kaggle项目）。