多元图学习

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。

这是我个人学习Scala时总结的思维导图。

相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。 手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。 推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。 如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。 使用建议

如果你正在找一份靠谱的多元统计学资源，这份《多元统计学.ppt》绝对不容错过。它基于何晓群老师的第二版教材，内容涉及了多元统计的基础，适合从零开始学习的朋友。得清晰，理论和应用结合得挺好。如果你对 R 或 SPSS 感兴趣，相关的课程也有不少配套的学习资源，你更好地理解和掌握这些工具。值得一提的是，这份 PPT 不仅适合入门学习，还能作为复习和参考材料。喜欢统计的你不妨试试，内容还是蛮丰富的。

随着db2内部培训资料的丰富多样，学习者们能够充分探索各种学习机会。

散布图矩阵是多维数据的多个散点图组合，用于展示各变量之间的关系。本课件由Worcester理工学院M. Ward授权使用。

图学习的 GNN 笔记使用的图片和 PPT 材料，真的是理解的好伙伴。图神经网络（GNN）挺复杂的，尤其是刚入门时，看到一堆概念和公式有点头大。不过有了这些图片和 PPT，学习起来就轻松多了。比如，图嵌入、节点表示这些抽象概念，配合可视化的图示，真的能让你迅速抓住重点。 如果你正在学习 GNN，或是想要深入了解它的各种应用，像是社交网络、推荐系统、甚至生物信息学，这些学习资料都会给你带来大的。是对于初学者来说，这些图示和 PPT 好理解，能让你把复杂的理论转化为清晰的视觉信息。 此外，GNN 模型的训练过程、损失函数、优化算法等知识，相关的图表和曲线展示也会你理解这些技术细节。想了解更深入的应

MATLAB 7提供了多种函数用于展示离散型数据，如stem函数、stem3函数和stairs函数。

Redis学习导图已经过重新整理，以更好地帮助您掌握相关内容。

多元统计的学习资料和 MATLAB 代码，整理得还挺全。内容覆盖像主成分、聚类、判别这些常见模块，配套的 MATLAB 代码能直接上手跑，效率挺高的。适合刚入门或者想快速复习一遍理论+实战的你。 多变量的例子不少，比如用多元线性回归预测销售额、不同变量之间的互动，挺实用。聚类方面，k-means和层次聚类的代码都在，分类任务直接能用，响应也快。 判别部分也是亮点，用LDA或者FDA来搞分类问题，还能做特征选择。你做图像识别或者客户画像那类项目时挺方便的。再加上因子和PCA，维度高的数据也能压下来，不影响结果。 里面的 MATLAB 代码写得比较清晰，函数调用像factoran、princomp