我有一个蛋白质相互作用数据集。在该 function(p1,+f1) v !function(p1,+f2) 中，它是 MLN 脚本中的一条规则。 + 这里面的意思是什么？
最佳答案
首先，让我制作一个更简单的问题版本。设一个公式只有一个谓词P(a,b)。这里，a 和 b 分别从域 A 和 B 获取值。
现在，如果您想了解 B 中每个 b_i 的 P(a,b_i) 的权重，则改为编写 |B| (B 的基数)公式数量，您可以写成紧凑的形式 P(a,+b)。
在您的情况下，我们假设 function 是某个谓词的名称，第二个参数来自某个域 F ，基数为 |F|。
然后，这个公式将被扩展|F|^2倍，并且每个新公式的权重将由MLN工具学习。
关于machine-learning - 蛋白质相互作用数据集和MLN脚本解释，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26989203/