索引

A

ADAM (sknetwork.gnn 中的類別) 鄰接矩陣 adjoint() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) aggregate_dendrogram()（在 sknetwork.hierarchy 模組中）

aggregate_graph()（在 sknetwork.clustering 模組中） albert_barabasi()（在 sknetwork.data 模組中） are_isomorphic()（在 sknetwork.topology 模組中） art_philo_science()（在 sknetwork.data 模組中） astype() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法)

B

backward() (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) BaseActivation (sknetwork.gnn 中的類別) BaseLoss (sknetwork.gnn 中的類別) BaseOptimizer (sknetwork.gnn 中的類別) Betweenness (sknetwork.ranking 中的類別) 雙鄰接矩陣

BinaryCrossEntropy (sknetwork.gnn 中的類別) bipartite2directed()（在 sknetwork.utils 模組中） bipartite2undirected()（在 sknetwork.utils 模組中） block_model()（在 sknetwork.data 模組中） bow_tie()（在 sknetwork.data 模組中） breadth_first_search()（在 sknetwork.path 模組中） break_cycles()（在 sknetwork.topology 模組中）

C

Closeness (sknetwork.ranking 中的類別) color_weisfeiler_lehman (sknetwork.topology 中的類別) Convolution (sknetwork.gnn 中的類別) count_cliques (sknetwork.topology 中的類別) count_triangles (sknetwork.topology 中的類別)

CrossEntropy (sknetwork.gnn 中的類別) cut_balanced()（在 sknetwork.hierarchy 模組中） cut_straight()（在 sknetwork.hierarchy 模組中） cyclic_digraph()（在 sknetwork.data 模組中） cyclic_graph()（在 sknetwork.data 模組中）

D

dasgupta_cost()（在 sknetwork.hierarchy 模組中） dasgupta_score()（在 sknetwork.hierarchy 模組中） diagonal_pseudo_inverse()（在 sknetwork.linalg 模組中） Diffusion (sknetwork.regression 中的類別)

DiffusionClassifier (sknetwork.classification 中的類別) directed2undirected()（在 sknetwork.utils 模組中） Dirichlet (sknetwork.regression 中的類別) dot()（sknetwork.linalg.SparseLR 方法）

E

嵌入	erdos_renyi() (於模組 sknetwork.data 中)

F

fit() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) (sknetwork.linalg.LanczosEig 方法) (sknetwork.linalg.LanczosSVD 方法) (sknetwork.linkpred.NNLinker 方法) (sknetwork.ranking.Betweenness 方法) (sknetwork.ranking.Closeness 方法) (sknetwork.ranking.HITS 方法) (sknetwork.ranking.Katz 方法) (sknetwork.ranking.PageRank 方法) (sknetwork.regression.Diffusion 方法) (sknetwork.regression.Dirichlet 方法) fit_predict() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) (sknetwork.linkpred.NNLinker 方法) (sknetwork.ranking.Betweenness 方法) (sknetwork.ranking.Closeness 方法) (sknetwork.ranking.HITS 方法) (sknetwork.ranking.Katz 方法) (sknetwork.ranking.PageRank 方法) (sknetwork.regression.Diffusion 方法) (sknetwork.regression.Dirichlet 方法)

fit_predict_proba() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) fit_transform() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) ForceAtlas (sknetwork.embedding 中的類別) forward() (sknetwork.gnn.Convolution 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) from_adjacency_list() (於模組 sknetwork.data 中) from_csv() (於模組 sknetwork.data 中) from_edge_list() (於模組 sknetwork.data 中) from_graphml() (於模組 sknetwork.data 中) from_membership() (於模組 sknetwork.utils 中)

G

GD (sknetwork.gnn 中的類別) get_accuracy_score() (於模組 sknetwork.classification 中) get_average_f1_score() (於模組 sknetwork.classification 中) get_clustering_coefficient (sknetwork.topology 中的類別) get_confusion_matrix() (於模組 sknetwork.classification 中) get_connected_components() (於模組 sknetwork.topology 中) get_core_decomposition (sknetwork.topology 中的類別) get_cycles() (於模組 sknetwork.topology 中) get_degrees() (於模組 sknetwork.utils 中) get_distances() (於模組 sknetwork.path 中) get_f1_score() (於模組 sknetwork.classification 中) get_f1_scores() (於模組 sknetwork.classification 中) get_largest_connected_component() (於模組 sknetwork.topology 中) get_membership() (於模組 sknetwork.utils 中) get_modularity() (於模組 sknetwork.clustering 中) get_neighbors() (於模組 sknetwork.utils 中) get_params() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) (sknetwork.linalg.LanczosEig 方法) (sknetwork.linalg.LanczosSVD 方法) (sknetwork.linkpred.NNLinker 方法) (sknetwork.ranking.Betweenness 方法) (sknetwork.ranking.Closeness 方法) (sknetwork.ranking.HITS 方法) (sknetwork.ranking.Katz 方法) (sknetwork.ranking.PageRank 方法) (sknetwork.regression.Diffusion 方法) (sknetwork.regression.Dirichlet 方法)

get_shortest_path() (於模組 sknetwork.path 中) get_tfidf() (於模組 sknetwork.utils 中) get_weights() (於模組 sknetwork.utils 中) GNNClassifier (sknetwork.gnn 中的類別) gradient() (sknetwork.gnn.BaseActivation 靜態方法) (sknetwork.gnn.BaseLoss 靜態方法) (sknetwork.gnn.BinaryCrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.CrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.ReLu 靜態方法) (sknetwork.gnn.Sigmoid 靜態方法) (sknetwork.gnn.Softmax 靜態方法) grid() (於模組 sknetwork.data 內) GSVD (sknetwork.embedding 中的類別)

H

H (sknetwork.linalg.SparseLR 屬性)

HITS (sknetwork.ranking 中的類別) house() (於模組 sknetwork.data 內)

I

is_acyclic() (於模組 sknetwork.topology 內)

is_bipartite() (於模組 sknetwork.topology 內) is_connected() (於模組 sknetwork.topology 內)

K

karate_club() (於模組 sknetwork.data 內)

Katz (sknetwork.ranking 中的類別) KCenters (sknetwork.clustering 中的類別)

L

LanczosEig (sknetwork.linalg 中的類別) LanczosSVD (sknetwork.linalg 中的類別) left_sparse_dot() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) Leiden (sknetwork.clustering 中的類別) linear_digraph() (於模組 sknetwork.data 內) linear_graph() (於模組 sknetwork.data 內) load() (於模組 sknetwork.data 內) load_konect() (於模組 sknetwork.data 內) load_netset() (於模組 sknetwork.data 內)

loss() (sknetwork.gnn.BaseLoss 靜態方法) (sknetwork.gnn.BinaryCrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.CrossEntropy 靜態方法) loss_gradient() (sknetwork.gnn.BaseLoss 靜態方法) (sknetwork.gnn.BinaryCrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.CrossEntropy 靜態方法) Louvain (sknetwork.clustering 中的類別) LouvainEmbedding (sknetwork.embedding 中的類別) LouvainHierarchy (sknetwork.hierarchy 中的類別) LouvainIteration (sknetwork.hierarchy 中的類別)

M

matmat() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) matvec() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法)

miserables() (於模組 sknetwork.data 內) movie_actor() (於模組 sknetwork.data 內)

N

NNClassifier (sknetwork.classification 中的類別)

NNLinker (sknetwork.linkpred 中的類別) normalize() (於模組 sknetwork.linalg 內)

O

output() (sknetwork.gnn.BaseActivation 靜態方法) (sknetwork.gnn.BaseLoss 靜態方法) (sknetwork.gnn.BinaryCrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.CrossEntropy 靜態方法) (sknetwork.gnn.ReLu 靜態方法) (sknetwork.gnn.Sigmoid 靜態方法) (sknetwork.gnn.Softmax 靜態方法)

P

PageRank (sknetwork.ranking 中的類別) PageRankClassifier (sknetwork.classification 中的類別) painters() (於模組 sknetwork.data 內) Paris (sknetwork.hierarchy 中的類別) PCA (sknetwork.embedding 中的類別) predict() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) (sknetwork.linkpred.NNLinker 方法) (sknetwork.ranking.Betweenness 方法) (sknetwork.ranking.Closeness 方法) (sknetwork.ranking.HITS 方法) (sknetwork.ranking.Katz 方法) (sknetwork.ranking.PageRank 方法) (sknetwork.regression.Diffusion 方法) (sknetwork.regression.Dirichlet 方法)

predict_proba() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) print_log() (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) Propagation (sknetwork.classification 中的類別) PropagationClustering (sknetwork.clustering 中的類別)

R

RandomProjection (sknetwork.embedding 中的類別) reindex_labels() (於模組 sknetwork.clustering 內) ReLu (sknetwork.gnn 中的類別)

reorder_dendrogram() (於模組 sknetwork.hierarchy 內) right_sparse_dot() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) rmatmat() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) rmatvec() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法)

S

save() (於模組 sknetwork.data 內) set_params() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法) (sknetwork.linalg.LanczosEig 方法) (sknetwork.linalg.LanczosSVD 方法) (sknetwork.linkpred.NNLinker 方法) (sknetwork.ranking.Betweenness 方法) (sknetwork.ranking.Closeness 方法) (sknetwork.ranking.HITS 方法) (sknetwork.ranking.Katz 方法) (sknetwork.ranking.PageRank 方法) (sknetwork.regression.Diffusion 方法) (sknetwork.regression.Dirichlet 方法)

Sigmoid (sknetwork.gnn 中的類別) Softmax (sknetwork.gnn 中的類別) SparseLR (sknetwork.linalg 中的類別) Spectral (sknetwork.embedding 中的類別) Spring (sknetwork.embedding 中的類別) star_wars() (於模組 sknetwork.data 內) step() (sknetwork.gnn.ADAM 方法) (sknetwork.gnn.BaseOptimizer 方法) (sknetwork.gnn.GD 方法) sum() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) SVD (sknetwork.embedding 中的類別)

T

T (sknetwork.linalg.SparseLR 屬性) top_k() (sknetwork.ranking 模組中) transform() (sknetwork.classification.DiffusionClassifier 方法) (sknetwork.classification.NNClassifier 方法) (sknetwork.classification.PageRankClassifier 方法) (sknetwork.classification.Propagation 方法) (sknetwork.clustering.KCenters 方法) (sknetwork.clustering.Leiden 方法) (sknetwork.clustering.Louvain 方法) (sknetwork.clustering.PropagationClustering 方法) (sknetwork.embedding.ForceAtlas 方法) (sknetwork.embedding.GSVD 方法) (sknetwork.embedding.LouvainEmbedding 方法) (sknetwork.embedding.PCA 方法) (sknetwork.embedding.RandomProjection 方法) (sknetwork.embedding.Spectral 方法) (sknetwork.embedding.Spring 方法) (sknetwork.embedding.SVD 方法) (sknetwork.gnn.GNNClassifier 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainHierarchy 方法) (sknetwork.hierarchy.LouvainIteration 方法) (sknetwork.hierarchy.Paris 方法)

transpose() (sknetwork.linalg.SparseLR 方法) tree_sampling_divergence() (sknetwork.hierarchy 模組中)

V

visualize_bigraph() (sknetwork.visualization.graphs 模組中)

visualize_dendrogram() (sknetwork.visualization.dendrograms 模組中) visualize_graph() (sknetwork.visualization.graphs 模組中)

W

watts_strogatz() (sknetwork.data 模組中)