Scopri come migliorare i tuoi grafici per le attività di machine learning.
1 ora fa
I grafici definiti dalle informazioni topologiche sono utili in molti scenari di machine learning. Possono essere utilizzati per il rilevamento della comunità, l'influenza dei nodi, la classificazione e altre attività. Le prestazioni che una modalità di apprendimento automatico può ottenere in queste attività dipenderanno fortemente dalla qualità del grafico, il che rende importante il miglioramento della qualità del grafico. Data l'importanza della qualità del grafico, in questo articolo verrà illustrato come migliorare la qualità del grafico utilizzato per l'apprendimento automatico.
La motivazione di questo articolo è che sto lavorando a un progetto che coinvolge i grafici. La qualità dei grafici che creo è essenziale per le prestazioni del mio algoritmo di clustering della comunità, motivo per cui ho dedicato molto tempo a teorizzare come migliorare la qualità del grafico. Ho testato ogni idea che menzionerò in questo articolo sul mio grafico. Alcune idee hanno migliorato la qualità del mio grafico, altre l'hanno ridotta e altre ancora hanno avuto un effetto neutro. Se vuoi saperne di più sull'impatto che ogni idea può avere sul tuo grafico, puoi leggere il mio articolo Towards Data Science sul test della qualità del grafico di seguito:
Fonte: towardsdatascience.com
