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欢迎fork欢迎三连！文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]
上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GML
networkx ：NetworkX 是一个 Python 包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能
networkx.org/documentati…
import numpy as np
import random
import networkx as nx
from IPython.display import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.metrics import roc_auc_score
1. 图机器学习GML
图学习的主要任务
图学习中包含三种主要的任务：
- 链接预测（Link prediction）
- 节点标记预测（Node labeli
