Graph Algorithms
Amy Hodler, Mark Needham
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Aggiungere al carrelloLearn how graph algorithms can help you leverage relationships within your data to develop intelligent solutions and enhance your machine learning models. With this practical guide, developers and data scientists will discover how graph analytics deliver value, whether they're used for building dynamic network models or forecasting real-world behavior. Mark Needham and Amy Hodler from Neo4j explain how graph algorithms describe complex structures and reveal difficult-to-find patterns-from finding vulnerabilities and bottlenecks to detecting communities and improving machine learning predictions. You'll walk through hands-on examples that show you how to use graph algorithms in Apache Spark and Neo4j, two of the most common choices for graph analytics. Learn how graph analytics reveal more predictive elements in today's data Understand how popular graph algorithms work and how they're applied Use sample code and tips from more than 20 graph algorithm examples Learn which algorithms to use for different types of questions Explore examples with working code and sample datasets for Spark and Neo4j Create an ML workflow for link prediction by combining Neo4j and Spark.
Codice articolo LU-9781492047681
Learn how graph algorithms can help you leverage relationships within your data to develop intelligent solutions and enhance your machine learning models. With this practical guide, developers and data scientists will discover how graph analytics deliver value, whether they're used for building dynamic network models or forecasting real-world behavior.
Mark Needham and Amy Hodler from Neo4j explain how graph algorithms describe complex structures and reveal difficult-to-find patterns--from finding vulnerabilities and bottlenecks to detecting communities and improving machine learning predictions. You'll walk through hands-on examples that show you how to use graph algorithms in Apache Spark and Neo4j, two of the most common choices for graph analytics.
Mark Needham is a graph advocate and Developer Relations Engineer at Neo4j. Mark helps users embrace graphs and Neo4j, building sophisticated solutions to challenging data problems. Mark has deep expertise in graph data having previously helped to build Neo4j's Causal Clustering system. Mark writes about his experiences of being a graphista on a popular blog at markhneedham.com.
Amy Hodler is a network science devotee and AI and Graph Analytics Program Manager at Neo4j. She promotes the use of graph analytics to reveal structures within real-world networks and predict dynamic behavior. Amy helps teams apply novel approaches to generate new opportunities at companies such as EDS, Microsoft, Hewlett-Packard (HP), Hitachi IoT, and Cray Inc. Amy has a love for science and art with a fascination for complexity studies and graph theory.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Rarewaves USA, Coral Springs, Florida, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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