matlab多元参数非线性回归模型代码很棒的社区检测研究论文
包含实施的社区检测文件的集合。
关于，，和具有实现的论文的相似集合。
目录
因式分解
用于图聚类的Gromov-Wasserstein分解模型（AAAI
2020）
徐洪腾
具有自动聚类的图形嵌入（ASONAM
2019）
Benedek
Rozemberczki，Ryan
Davies，Rik
Sarkar和Charles
Sutton
一致性遇到不一致：用于多视图集群的统一图学习框架（ICDM
2019）
梁有为，黄东和王昌东
GMC：基于图的多视图聚类（TKDE
2019）
王浩，杨艳，刘冰
基于嵌入的Silhouette社区检测（Arxiv
2019）
布拉兹·斯克里（BlažŠkrlj），扬·克拉里（Jan
Kralj），纳达·拉夫拉奇（NadaLavrač）
知识图增强社区检测和表征（WSDM
2019）
Shreyansh
Bhatt，Swati
Padhee，Amit
Sheth，Keke
Chen，Valerie
Shalin，Derek
Doran和Brandon
Minnery
离散最优图聚类（IEEE
2022-04-22 21:28:13
273KB
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数据科学 机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据.ipynb
2022-04-19 19:07:47
26KB
1
机器学习系列4 使用Python和Scikit-Learn回归模型.ipynb
2022-04-18 09:08:15
39KB
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LogisticRegression_LeadScoring
问题陈述：
一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。
现在，尽管X Education获得了很多潜在客户，但其潜在客户转换率却非常低。 例如，如果说他们一天之内获得100个销售线索，那么其中只有大约30个被转换。 为了使此过程更有效率，该公司希望确定最有潜力的潜在客户，也称为“热门潜在客户”。 如果他们成功地识别出这组潜在客户，则潜在客户转换率应该会上升，因为销售团队现在将更多地专注于与潜在潜在客户进行沟通，而不是打电话给每个人。
X Education已任命您帮助他们选择最有希望的潜在客户，即最有可能转化为付费客户的潜在客户。 公司要求您建立一个模型，在该模型中，您需要为每个潜在客户分配潜在客户得分，以使潜在客户得分较
2022-04-13 14:08:06
1.68MB
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1、广义线性回归
广义线性模型有三个组成部分：
(1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布 族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. (3) 连接函数 g(µ) = η。 R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数.
2、0-1因变量的回归模型
对于因变量为0,1变量的问题，可以考虑两种模型来解决
经过Probit变换和Logit变换，两种模型可以写成：
多变量情况：
logit回归
probit回归
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2022-04-11 15:27:57
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