趋近智
机器学习的数据结构与算法
章节 1: 入门：机器学习中的数据结构与算法
数据结构对机器学习性能为何重要
机器学习实践者的复杂性分析
Python的内置结构在机器学习工作流中的应用
NumPy 数组：机器学习数值处理的根本
Pandas DataFrame 用于数据准备
机器学习问题与数据结构的对应
实践：分析基本数据操作
第 1 章测验
章节 2: 树结构：搜索、索引与建模
树结构的基本知识
用于高效查找的二叉搜索树
平衡树的重要性
决策树：结构与算法
树集成方法：随机森林与梯度提升
树遍历技术
动手实践：实现树操作
第 2 章测验
章节 3: 散列在特征工程和相似搜索中的应用
哈希函数与哈希表
处理哈希冲突
特征哈希用于降维
局部敏感哈希（LSH）介绍
在 Python 中实现基于哈希的数据结构
散列的性能权衡
实践：哈希技术的实现
第 3 章测验
章节 4: 图：关系数据与网络模型
图的表示方法：邻接列表与邻接矩阵
图遍历：广度优先搜索（BFS）
图遍历：深度优先搜索（DFS）
最短路径算法概述
图嵌入用于节点表示
推荐系统和自然语言处理中的应用
动手实践：图表示与遍历
第 4 章测验
章节 5: 优化任务中的优先队列与堆
堆数据结构属性
堆的核心操作
使用堆实现优先级队列
在选择问题中的应用
复杂算法的支持作用
Python 的 heapq 模块
实践：使用堆进行选择
第 5 章测验
章节 6: 机器学习中的核心算法策略
分治法
动态规划原理
优化中的贪心算法
提升鲁棒性的随机算法
迭代优化算法
算法策略与机器学习模型实现的关联
实践：识别机器学习库中的策略
第 6 章测验
图嵌入用于节点表示
这部分内容有帮助吗？
- DeepWalk: Online Learning of Social Representations, Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena, 2014 KDD '14: Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) DOI: 10.1145/2623330.2623732 - 这篇基础性论文介绍了DeepWalk，这是一种开创性的基于随机游走的节点嵌入方法，通过将随机游走视为“句子”并应用类似Word2Vec的技术来学习节点嵌入。
- node2vec: Scalable Feature Learning for Networks, Aditya Grover, Jure Leskovec, 2016 KDD '16: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) DOI: 10.1145/2939672.2939754 - 这篇论文通过提出node2vec扩展了DeepWalk，该算法通过有偏随机游走学习节点嵌入，从而在类BFS和类DFS的邻域探索之间实现灵活的平衡。
- Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications, Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, and Liqiang Nie, 2021 AI Open, Vol. 1 DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.01.001 - 一份全面的综述，概述了各种图神经网络（GNN）模型、其应用和未来研究方向，对于理解这类强大的图嵌入技术非常有价值。
© 2025 ApX Machine LearningEngineered with