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斯坦福2019秋季明星课程:图机器学习资料全公开

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发表于 2020-1-24 11:13:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
赖可 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
斯坦福2019秋季课程CS224W:图机器学习一共19节课,PPT,讲义和阅读资料已经全部公开!
等不及的小伙伴可以到最底端“传送门”快梯直达,开始学习吧~
课程简介

课程内容
网络经常作为工具,来对复杂的社会,技术和生物系统进行建模。这门课程结合线上社交网络的生物科学中的大规模数据,来分析大型网络。这些大型网络提出了一些关于计算、算法和建模方面的挑战。
在课程中,可以学习到这些大型网络的底层网络结构和互连,了解机器学习技术和数据挖掘工具。这些技术和工具能够增进对社会,技术和自然世界的理解。
课程主题有:万维网的算法;图神经网络和表示学习;识别生物网络中的功能模块;疫情检测;食物网络和金融市场的稳健性和脆弱性。
大纲目录

  • 课程介绍;图(Graphs)的结构
  • 网络的性质和随机图模型
    复习课:Snap.py和Google Cloud教程
  • 网络中的主题和结构角色
  • 网络中的社区结构
    复习课:线性代数,概率论和证明技术
  • 谱聚类
  • 消息传递和节点分类
  • 图表示学习
  • 图神经网络
  • 图神经网络:动手练习
  • 图的深度生成模型
  • 链接分析:PageRank
  • 网络效应和级联行为
  • 概率传染和影响力模型
  • 网络中的影响力最大化
  • 网络中的疫情检测
  • 网络演化
  • 知识图推理
  • 图神经网络的局限性
  • 图神经网络的应用
讲师介绍和课前准备

课程有两名讲师,八位助教


主要讲师是斯坦福大学计算机科学副教授Jurij Leskovec。在此之前,他取得了卡内基梅隆大学计算机博士学位。
他的研究专注于大型社交和信息网络的分析与建模,以研究跨社会、技术和自然世界的现象。他专注于网络结构的统计建模、网络演化、信息传播、网络影响等。
他研究的问题由大规模数据、网络和其它线上媒体促发。他也致力于文本挖掘和机器学习的应用。


联合讲师是计算机科学博士后研究员Michele Catasta
需要的知识储备
基本的计算机科学原理知识,能够编写普通计算机程序
熟悉基本概率论
熟悉基本线性代数
推荐课前阅读



《网络、人群和市场:关于高度联通世界的思考》
近年来,公众对现代社会复杂的“联系”越来越着迷。这种联系体现在许多方面:互联网快速发展,全球交流的便捷程度,新闻和信息的能量,流行病和金融危机的传播。
这本书借鉴了经济学,社会学,计算机和信息科学以及应用数学的思想,描述了新兴的研究领域。
这些领域正在所有原有领域的交界处发展,并解决了有关社会,经济和技术世界如何连接的基本问题。


《网络社会》
这是一本网络科学的教科书,内容从可视化和交互工具到模拟和数据分析。印刷版于2015年由剑桥大学出版社出版。
传送门

课程主页可以下载PPT和每堂课的讲义
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
《网络、人群和市场》
http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
《网络科学》
http://networksciencebook.com/


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