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<title>Redes, grafos y graph machine learning con Python</title>
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<h1>Redes, grafos y graph machine learning con Python</h1>
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<a href="./documentos/pygml01-introduccion-grafos-redes-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/introducion-grafos-redes-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Introducción a grafos y redes</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo crear y analizar redes con NetworkX y python.</p>
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<h3>Detección de comunidades en grafos y redes</h3>
<p>Ejemplo de cómo utilizar el algoritmo de Louvain para detectar comunidades en redes con NetworkX y python.</p>
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<h3>Análisis de redes con NetworkX</h3>
<p>Ejemplo de cómo analizar redes utilizando NetworkX y python.</p>
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<a href="./documentos/pygml04-metricas-grafos-redes-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/metricas_grafos_redes.jpg" alt="" /></a>
<h3>Métricas para grafos y redes</h3>
<p>Principales métricas para describir grafos y redes.</p>
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<span class="opener">Graph Machine Learning</span>
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<p class="copyright">© Este material, creado por Joaquín Amat Rodrigo, tiene licencia Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International</a>.</p>
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