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属性约简matlab代码图嵌入技术 它提供了一些基于无任务或特定于任务的直觉的有趣的图形嵌入技术。 目录 1.1。 1.2。 2.1。 2.2。 3.1。 3.2。 3.3。 3.4。 3.5。 1.纯网络嵌入 1.1。 节点邻近关系 DeepWalk：在线学习社交代表（KDD'14）。 LINE：大规模信息网络嵌入（WWW'15）。 node2vec：网络的可伸缩功能学习（KDD'16）。 注意您的步骤：通过图注解学习节点嵌入（NIPS'18）。 深度图Infomax（ICLR'19）。 1.2。 结构认同 struc2vec：从结构标识中学习节点表示（KDD'17）。 通过扩散小波（KDD'18）学习结构节点嵌入。 2.属性网络嵌入 2.1属性向量 标签通知属性网络嵌入（WSDM'17）。 加速属性网络嵌入（SDM'17）。 图的深度高斯嵌入：通过排名的无监督归纳学习（ICLR'18）。 2.2。 文字内容 具有富文本信息的网络表示学习（IJCAI'15）。 CANE：用于关系建模的上下文感知网络嵌入（ACL'17）。 用于文本网络嵌入的扩散图（NIPS'18）。 3.图神经网络

购房者描述他们的梦想房屋，预测最终价格。问题转换为回归问题，评价标准时RMSE，从MSSubClass，MSZoning，LotFrontage等特征提取新的特征。考虑到评价指标是RMSE，本质是一个回归问题，模型融合时候可以使用多个回归模型进行stacker。采用数据清洗、特征工程、建模和高级回归技术，实现了对数据进行分析，分析数据之间的联系，数据的分布，数据的类型等，最终实现了堆叠回归预测房价，其主要功能包括预测销售价格并练习特征工程，RF和梯度提升，特点是堆叠回归，预测值与真实值误差小。 源代码：House price.py 训练集：train.csv 测试集：test.csv 提交样例：sample_submission.csv 最终提交：submission.csv

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