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图深度学习——2.图的理论知识

本文主要介绍了图的基础理论知识,以及使用Python的NetworkX库创建图,使用其相关的方法。

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#图论#python#深度学习
机器学习—集成学习

本文主要介绍了机器学习里的集成学习,并简单介绍了集成学习中的adaboost和随机森林。

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#集成学习#机器学习#人工智能
机器学习—贝叶斯分类器

本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、(半朴素&)朴素贝叶斯分类器及其方法原理,还简要介绍了贝叶斯网。

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#机器学习#人工智能
机器学习—支持向量机(SVM)

本篇文章主要介绍了支持向量机及其算法原理

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#机器学习#支持向量机#人工智能
图深度学习——2.图的理论知识

本文主要介绍了图的基础理论知识,以及使用Python的NetworkX库创建图,使用其相关的方法。

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#图论#python#深度学习
机器学习—聚类

本篇文章主要介绍了机器学习中的聚类及一些算法原理,k-means聚类,密度聚类,层次聚类。

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#机器学习#算法#人工智能
机器学习—贝叶斯分类器

本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、(半朴素&)朴素贝叶斯分类器及其方法原理,还简要介绍了贝叶斯网。

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#机器学习#人工智能
计算机图形学:直线生成算法—DDA

本文主要介绍了计算机图形学中的DDA(数字差分分析器)算法,用于画直线。文中给出了Python代码。

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#算法#python
机器学习—贝叶斯分类器

本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、(半朴素&)朴素贝叶斯分类器及其方法原理,还简要介绍了贝叶斯网。

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#机器学习#人工智能
机器学习—贝叶斯分类器

本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、(半朴素&)朴素贝叶斯分类器及其方法原理,还简要介绍了贝叶斯网。

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#机器学习#人工智能
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