filename = '乳腺癌数据集' with open(filename , 'rt') as raw_data: data = np.loadtxt(raw_data , delimiter = ',') print(data.shape)

时间: 2024-01-25 15:03:35 浏览: 103
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乳腺癌数据集.rar

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这段代码打开了名为 '乳腺癌数据集' 的文件，并使用 `with open` 语句将其作为文本文件打开。然后，它使用 `np.loadtxt` 函数将文件中的数据加载到 NumPy 数组中，分隔符仍然是逗号。加载后的数据存储在名为 `data` 的 NumPy 数组中。最后，使用 `print(data.shape)` 打印了 `data` 数组的形状。 请注意，这里使用的文件名 '乳腺癌数据集' 可能是示例中的一个虚拟文件名，具体文件名应根据实际情况进行更改。
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Breast Cancer Dataset乳腺癌数据集-数据集

Breast Cancer Dataset is provided by University of Wisconsin.本数据集由威斯康星大学提供。 breastcancer_unformatted-data breastcancer_unformatted-data.data breastcancer_wdbc.data breastcancer_wdbc.names breastcancer_wpbc.names breastcancer-wisconsin.data breastcancer-wisconsin.names
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loadtxt.rar_TXT 数据_data txt_load txt matlab

一个简单的MATLAB下txt数据文件载入程序

class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列) self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

这是一个名为DiabetesDataset的...在构造函数中，使用numpy库的loadtxt函数从指定路径的文件中读取数据，数据以逗号分隔，数据类型为float32。读取的数据被存储在变量xy中。self.len被赋值为xy的行数，即数据集的大小。

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化处理，接着将处理后的数据按照指定的时间序列长度（SEQ_LEN）切分成多个小数据集（value），同时对应的标签（label）为每...

import numpy as np from tensorflow import keras # 加载手写数字图像和标签 def load_data(): train_data = np.loadtxt('train_images.csv', delimiter=',') train_labels = np.loadtxt('train_labels.csv', delimiter=',') test_data = np.loadtxt('test_image.csv', delimiter=',') return train_data, train_labels, test_data # 数据预处理 def preprocess_data(train_data, test_data): # 归一化到 [0, 1] 范围 train_data = train_data / 255.0 test_data = test_data / 255.0 # 将数据 reshape 成适合 CNN 的输入形状 (样本数, 高度, 宽度, 通道数) train_data = train_data.reshape(-1, 28, 28, 1) test_data = test_data.reshape(-1, 28, 28, 1) return train_data, test_data # 构建 CNN 模型 def build_model(): model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'), keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 进行数字识别 def recognize_digit(image, model): probabilities = model.predict(image) digit = np.argmax(probabilities) return digit # 主函数 def main(): # 加载数据 train_data, train_labels, test_data = load_data() # 数据预处理 train_data, test_data = preprocess_data(train_data, test_data) # 构建并训练模型 model = build_model() model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) # 进行数字识别 recognized_digit = recognize_digit(test_data, model) print("识别结果：", recognized_digit) if __name__ == '__main__': main()

2. 定义一个函数load_data()，用于加载手写数字图像和标签数据。 3. 定义一个函数preprocess_data()，用于对数据进行预处理，包括归一化和reshape操作。 4. 定义一个函数build_model()，用于构建CNN模型。 5. 定义一...

data = np.loadtxt(raw_data , delimiter = ',')

这是一个加载数据的常见方法，使用了NumPy库中的loadtxt函数。loadtxt函数用于从文件中...调用np.loadtxt(raw_data, delimiter=',')会将文件中的数据按照逗号进行分割，并将结果存储在名为data的NumPy数组中。

data = np.loadtxt(data_file)[:, 1] signal = np.array(data)什么意思

具体来说，np.loadtxt函数用于从文本文件中加载数据，[:, 1]表示只提取所有行的第二列数据，最后使用np.array将提取出来的数据转换为NumPy数组并存储到signal变量中。这段代码的实际意义可能需要根据具体的...

解释这段代码的意思import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",",) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",",) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled, comparison_curve=Neck_Fz_sim) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

代码首先使用NumPy中的loadtxt函数从两个文件中加载数据，并将其分别存储在Neck_Fz_sim和Neck_Fz_sled变量中。接着，使用objective_rating_metrics包中的ISO18571类来计算仿真数据和实验数据之间的差异，并计算了五...

解释这段代码的意思Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",", ) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",", ) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled_sim, comparison_curve=Neck_Fz_sim_140ms) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

这段代码的意思是首先从两个文件中分别加载数据，然后使用ISO18571评估指标来计算两个曲线之间的相似度。接着使用不同的评估指标来计算总体评估、走廊评估、相位评估、大小评估和斜率评估。最后，使用matplotlib库来...

错误改正：import xlrd import numpy as np wb=xlrd.open("历年总人口.xls") sheet=wb.sheet_by_index(0) col_0=sheet.col_values(0) col_1=sheet.col_values(1) col_2=sheet.col_values(2) col_4=sheet.col_values(4) year=col_0[38:] total=col_1[38:] man=col_2[38:] woman=col_4[38:] year=[int(c) for c in year] total=[int(c) for c in total] man=[int(c) for c in man] woman=[int(c) for c in woman] arr=np.array(year).reshape(m,1) arr=np.insert(arr,1,values=total,axis=1) arr=np.insert(arr,1,values=man,axis=1) arr=np.insert(arr,1,values=woman,axis=1) file='历年总人口.csv' np.savetxt(file,arr,fmt='%i',delimiter=',',comments='',header='年份,年末总人口,男性人口,女性人口') x=np.loadtxt(file,dtype=np.int,,delimiter=',',skiprows=1) print(x)

import xlrd import numpy as np wb = xlrd.open_workbook("历年总人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)...x = np.loadtxt(file,dtype=np.int,delimiter=',',skiprows=1) print(x)

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str, skiprows=1) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) # 训练模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 预测结果 pred_labels = knn.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels) print('预测准确率：', accuracy)计算

with open('准确率.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('预测准确率：' + str(accuracy)) 这样会将预测准确率写入到名为准确率.txt的文件中。您可以根据需要修改文件名和路径。 希望能够帮助到您...

from sklearn import svm import numpy as np import csv # 读取数据集 reader = csv.reader('data.csv') data = list(reader) indices = slice(0, 2) subset = data[indices] #data = np.loadtxt('data.csv') # 划分训练集和测试集, delimiter="," train_data = subset[:6, 1:] train_label = subset[:6, 0] test_data = subset[2:, 1:] test_label = subset[2:, 0] # 训练SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_data, train_label) # 对测试集进行分类 predict_label = clf.predict(test_data) # 计算分类结果的准确性 accuracy = np.mean(predict_label == test_label) * 100 print("Accuracy:", accuracy, "%")找出这段代码的错误并改正

with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) 3. slice 方法的第二个参数应该为 3，而不是 2，因为 Python 中的切片是不包括右边界的。 4. 划分训练集和测试集的代码...

python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。在主程序流程中，首先从文件中读取数据，然后调用统计分析模块计算均值和标准差，...

def load_matrix(file_name): data = np.loadtxt(file_name, delimiter='\t') filtered_data = data[data != 0] return filtered_data 我现在需要返回矩阵✖️矩阵的转置

data = np.loadtxt(file_name, delimiter='\t') filtered_data = data[data != 0] matrix = filtered_data.reshape((-1, 2)) # 假设原始数据是一维数组，每两个元素构成一行 return np.dot(matrix, matrix.T) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import f1_score def show_svm(a, b, bt): plt.figure(bt) plt.title('SVM with ' + bt) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30) xlim = [a[:, 0].min(), a[:, 0].max()] ylim = [a[:, 1].min(), a[:, 1].max()] # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 50) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 50) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=200, linewidths=1, facecolors='none') if __name__ == '__main__': # data = np.loadtxt('separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('non_separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('banknote.txt', delimiter=',') data = np.loadtxt('ionosphere.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('wdbc.txt', delimiter=',') X = data[:, 0:-1] y = data[:, -1] """标签中有一类标签为1""" y = y + 1 ymin = min(y) if not (1 in set(y)): ll = max(list(set(y))) + 1 for i in range(len(y)): if y[i] == ymin: y[i] = 1 # 建立一个线性核（多项式核）的SVM clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) """显示所有数据用于训练后的可视化结果""" show_svm(X, y, 'all dataset') """divide the data into two sections: training and test datasets""" X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42) """training""" clf = svm.SVC(kernel='linear')#线性内核 # clf = svm.SVC(kernel='poly')# 多项式内核 # clf = svm.SVC(kernel='sigmoid')# Sigmoid内核 clf.fit(X_train, y_train) # show_svm(X_train, y_train, 'training dataset') """predict""" pred = clf.predict(X_test) pred = np.array(pred) y_test = np.array(y_test) print(f'SVM 的预测结果 f1-score:{f1_score(y_test, pred)}') # plt.show()结果与分析

3. 在主函数中，首先读取数据，然后将标签中的一类标签设为 1，并划分数据集为训练集和测试集。 4. 建立一个线性核的 SVM 分类器，并用训练集进行训练。 5. 对训练后的模型进行可视化展示，包括所有数据集和训练...

解释代码：# 自定义MLP数据集 class MLPDataset(Dataset): def __init__(self, path): inputs = [] outputs = [] for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)): if filename.find("input") == 0: inputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) else: outputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) self.inputs = inputs self.outputs = outputs def __len__(self): return len(self.inputs) def __getitem__(self, idx): if idx < len(self.outputs): return self.inputs[idx], self.outputs[idx] else: return self.inputs[idx]

如果文件名以 "input" 开头，则将其读取为输入数据，使用 np.loadtxt 函数加载文件内容并添加到 inputs 列表中；否则，将其读取为输出数据，加载文件内容并添加到 outputs 列表中。最后，将 inputs 和 outputs 分别...

data = np.loadtxt('vibration_data.csv', delimiter=',')

这行代码使用 NumPy 库中的 loadtxt() 函数从名为 "vibration_data.csv" 的 CSV 文件中加载数据，并将其存储到名为 data 的 NumPy 数组中。CSV 文件中的每一行代表一个数据点，列之间用逗号分隔。你可以使用 ...

解释代码：class MLPDataset(Dataset): def __init__(self, path): inputs = [] outputs = [] for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)): if filename.find("input") == 0: inputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) else: outputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) self.inputs = inputs self.outputs = outputs def __len__(self): return len(self.inputs) def __getitem__(self, idx): if idx < len(self.outputs): return self.inputs[idx], self.outputs[idx] else: return self.inputs[idx]

这段代码定义了一个名为MLPDataset的类，它是一个自定义的数据集类，继承自torch.utils.data.Dataset类。这个类用于加载MLP数据集并进行预处理。 下面是对代码的解释： - __init__(self, path)：类的构造...
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YOLOv3-训练-修剪.zip

YOLOv3-训练-修剪YOLOv3-训练-修剪的Python3.6、Pytorch 1.1及以上，numpy>1.16，tensorboard=1.13以上YOLOv3的训练参考[博客]（https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90769094 ）基于的ultralytics/yolov3代码大家也可以看下这个https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning正常训练（基线）python train.py --data data/VHR.data --cfg cfg/yolov3.cfg --weights/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 32 #后面的epochs自行更改 直接加载weights可以更好的收敛剪枝算法介绍本代码基于论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV

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要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩