Séance de cours
Hypergraphies et prévision des liens : Analyse statistique des données du réseau
Séances de cours associées (34)
Réseaux et hypergraphies dirigés
Explore les réseaux dirigés avec des relations asymétriques et des hypergraphes qui généralisent les graphiques en permettant aux bords de connecter n'importe quel sous-ensemble de nœuds.
Analyse statistique des données du réseau
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes
Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité
Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.
Analyse statistique des données réseau: Hypergraphies
Introduit des hypergraphes, généralisant des graphiques en permettant à des sous-ensembles de nœuds de former des bords et d'explorer leurs applications dans différents domaines.
Analyse statistique des données du réseau
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Analyse statistique des données du réseau: structures et modèles
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Algorithmes graphiques : modélisation et représentation
Couvre les bases des algorithmes de graphes, en se concentrant sur la modélisation et la représentation des graphes en mémoire.
Transformations linéaires : matrices et noyaux
Couvre les transformations linéaires, les matrices, les noyaux et les propriétés des matrices inversible.
Algorithmes graphiques II: Traversée et chemins
Explore les méthodes de traversée des graphes, les arbres couvrants et les chemins les plus courts en utilisant BFS et DFS.