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08人工智能之复杂网络分析
简介
课程标签:
大数据
人工智能
机器学习
数据科学
查看课程
任务列表
第任务: 复杂网络分析课件及代码.zip
第1任务: 导语
第2任务: 1.1 七桥问题和图论的发展
第3任务: 1.2 图论的基本概念
第4任务: 1.3 最小生成树
第5任务: 1.4 最短路
第6任务: 1.5 最大流
第7任务: 1.6 最小费用流
第8任务: 1.7 最小生成树的应用
第9任务: 2.1 复杂网络分析的历史
第10任务: 2.2 复杂网络分析关注的问题
第11任务: 2.3 复杂网络分析的应用
第12任务: 2.4 复杂网络的描述性统计
第13任务: 2.5 六度分离
第14任务: 2.6 聚类系数
第15任务: 2.7 ER随机图
第16任务: 2.8 稳健性和易感性
第17任务: 2.9 同配性
第18任务: 2.10 弱连边的强度
第19任务: 2.11 中心性
第20任务: 2.12 社团结构探测
第21任务: 2.13 链路预测
第22任务: 3.1 符号网络的定义和性质
第23任务: 3.2 符号网络的应用
第24任务: 3.3 多层网络初步
第25任务: 3.4 含时网络的性质
第26任务: 3.5 网络的网络
第27任务: 4.1 ER随机图的定义和性质
第28任务: 4.2 WS网络的定义和性质
第29任务: 4.3 BA模型的定义和性质
第30任务: 4.4 BA模型的改进
第31任务: 4.5 带社团结构的网络生成模型
第32任务: 4.6 复杂网络python实操
第33任务: 5.1 复杂网络上扩散概述
第34任务: 5.2 SI,SIS,SIR
第35任务: 5.3 线性阈值模型和级联扩散模型
第36任务: 5.4 python实操
第37任务: 5.5 博弈论
第38任务: 5.6 有社交关系的博弈论选讲
第39任务: 6.1 北京快速轨道交通有效性研究
第40任务: 6.2 沪港通交易制度能提升中国股票市场稳定性吗
第41任务: 6.3 中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析
第42任务: 6.4 社交网络数据分析
第43任务: 复杂网络分析作业
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