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《图机器学习》(武强 吕琳媛) 本书通过系统而全面的介绍,帮助读者深入理解和掌握图机器学习的基本原理、方法和技术;同时,通过丰富的案例和实践经验,展示了图机器学习在各个领域的应用价值和广阔前景。 本书基于斯坦福大学图机器学习CS224W课程的内容编写,结合作者自身和团队学生在图机器学习中的痛点和实践经验,重新梳理知识脉络,重点介绍图机器学习的相关知识,并对前沿的图机器学习会议论文和网络科学的最新发展趋势进行探讨与展望。 本书适合所有对图机器学习感兴趣的读者参考。

作品简介

本书通过系统而全面的介绍,帮助读者深入理解和掌握图机器学习的基本原理、方法和技术;同时,通过丰富的案例和实践经验,展示了图机器学习在各个领域的应用价值和广阔前景。 本书基于斯坦福大学图机器学习CS224W课程的内容编写,结合作者自身和团队学生在图机器学习中的痛点和实践经验,重新梳理知识脉络,重点介绍图机器学习的相关知识,并对前沿的图机器学习会议论文和网络科学的最新发展趋势进行探讨与展望。 本书适合所有对图机器学习感兴趣的读者参考。

内容简介

本书通过系统而全面的介绍,帮助读者深入理解和掌握图机器学习的基本原理、方法和技术;同时,通过丰富的案例和实践经验,展示了图机器学习在各个领域的应用价值和广阔前景。 本书基于斯坦福大学图机器学习CS224W课程的内容编写,结合作者自身和团队学生在图机器学习中的痛点和实践经验,重新梳理知识脉络,重点介绍图机器学习的相关知识,并对前沿的图机器学习会议论文和网络科学的最新发展趋势进行探讨与展望。 本书适合所有对图机器学习感兴趣的读者参考。

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