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补充说明 & 修订
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整体代码环境版本
Python：3.11
sklearn：......
100_图神经网络（Graph Neural Networks）
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图数据的机器学习模型，在各种领域如社交网络分析、生物信息学和化学领域具有广泛的应用。GNN的核心思想是通过消......
99_自然语言处理（NLP）
1. 案例背景
情感分析是自然语言处理（NLP）的一个应用领域，旨在理解和分析人们在文本中表达的情绪。这在产品评价、社交媒体监控、品牌声誉管理等领域非常有用。<......
98_贝叶斯网络（Bayesian Networks）
本案例介绍如何使用贝叶斯网络（Bayesian Networks）来预测房屋的销售价格。我们将建立一个具有多个变量的贝叶斯网络，其中包括房屋的特征变量，如房间数量、社区安全水平和交通便利......
97_朴素贝叶斯（Naive Bayes）.md
案例介绍
我们将通过一个邮件分类的实例来演示朴素贝叶斯算法的应用。目的是区分垃圾邮件和非垃圾邮件。
算法原理
朴素贝叶斯分类器基于贝叶......
96_贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）
案例介绍
手写数字识别是一个经典的图像分类问题，目标是将手写数字图像正确地分类为0到9的数字。本案例将基于贝叶斯深度学习方法构建一个手写数字识别模型，......
95_变分贝叶斯（Variational Bayesian Methods）
本案例将使用波士顿房屋数据集（Boston Housing Dataset）来演示变分贝叶斯（Variational Bayesian Methods）的应用。该数据集包含506个样本，......
94_贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
在这个案例中，我们将使用贝叶斯优化技术来预测波士顿的房价。我们的目标是优化一个机器学习模型的超参数，以提高其在波士顿房价数据集上的预测准确性。
算法原......93_高斯过程（Gaussian Processes）
为了说明高斯过程（Gaussian Processes）的应用，我们将解决一个回归问题。假设我们有一些房屋数据，包括房屋面积和对应的售价。我们想要通过这些数据来建立一个回归模型，可以预测......