python机器学习

支持向量机（SVM）入门：超平面与核函数的通俗解释在机器学习的众多算法中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大且广泛应用的分类和回归算法。它由 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis 在 20 世纪 60 年代末提出，经过多年的发展和改进，已经成为机器学习领域的经典算法之一。SVM 在处理小样本、高维度数据时表现出色，尤其在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。

计算机徐师兄

Python基于机器学习的高校资助管理系统（附源码，文档说明）博主介绍：✌IT徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝15W+、csdn博客专家、掘金/华为云//InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

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最新Python深度学习技术进阶与应用最新Python深度学习技术进阶与应用（图神经网络）近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer

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