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Code  ›  全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』 - ShowMeAI
mac 机器学习 课程 斯坦福
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腼腆的拖把
2 年前

图是一种强大的数据结构，可以用于建模许多真实世界的场景，图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank 等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来，即图机器学习，这逐渐成为近年来机器学习中的一股热潮，特别是图神经网络（GNN）。

CS224W 是顶级院校斯坦福出品的图机器学习方向专业课程，对于graph方向的数据挖掘和机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖和很高的权威度。如果大家想学习非结构化的图数据上的各类算法，本课程是最适合的课程之一。

课程主讲人 Jure Leskovec 是斯坦福大学计算机科学副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一。

他主要的研究兴趣是社会信息网络的挖掘和建模等，特别是针对大规模数据、网络和媒体数据。多次在 Nature、NeurIPS、KDD、ICML 等期刊和学术会议上发表论文，并两次获得 KDD 时间检验奖。

根据视频内容整理的这份『 CS224W 课程结构图解 』，展示了内容要点及其逻辑关系，超级直观！相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~

本课程着重于分析海量图形所面临的计算、算法和建模挑战，通过研究底层图结构及其特征，向学生介绍机器学习技术、数据挖掘工具。课程涉及的主题包括：

  • Machine Learning for Graphs（ 基于图的机器学习 ）
  • Traditional Methods for ML on Graphs（ 图数据上的传统方法 ）
  • Node Embeddings（ 节点嵌入 ）
  • Link Analysis: PageRank（ PageRank ）
  • Label Propagation for Node Classification（ 用于节点分类的标签传播 ）
  • Graph Neural Networks（ 图神经网络 ）
  • Knowledge Graph Embeddings（ 知识图谱嵌入 ）
  • Reasoning over Knowledge Graphs（ 基于知识图的推理 ）
  • Frequent Subgraph Mining with GNNs（ 使用GNN进行频繁子图挖掘 ）
  • Community Structure in Networks（ 网络中的社区结构 ）
  • Traditional Generative Models for Graphs（ 图数据的传统生成模型 ）
  • Deep Generative Models for Graphs（ 图数据的深度生成模型 ）
  • Advanced Topics on GNNs（ GNN 进阶专题 ）
  • Scaling Up GNNs（ 大规模GNN ）
  • Guest Lecture: GNNs for Computational Biology（ GNNs在计算生物学的应用 ）
  • Guest Lecture: Industrial Applications of GNNs（ GNNs的工业应用 ）
  • GNNs for Science（ 用于科学的 GNN ）

    • 课程资料 | 下载

    扫描上方图片二维码，关注公众号并回复关键字 🎯『 CS224W 』，就可以获取整理完整的资料合辑啦！当然也可以点击 🎯 这里 查看更多课程的资料获取方式！

    ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

  • 📚 课件 （PDF）。Lecture 1~20所有章节，图文结合的呈现，对于理解很有帮助。
  • 📚 代码及作业参考解答 （.ipynb）。Colab 0~4代码，Homework 0~3作业答案。
  • 📚 拓展阅读 & 知识图谱资源大全 。课程推荐的相关学习资源、清单。

    • 课程视频 | B站

    🌍 B站 | 【双语字幕+资料下载】斯坦福CS224W | 图机器学习(2021最新·全19讲)

    ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了 中英双语字幕 ，以提供更加友好的学习体验。点击页面视频，可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦！

    全球名校AI课程合辑

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    • 作者 ： ShowMeAI内容团队
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