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python教程lxml详解

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项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(五)

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【Python爬虫实战】XPath与lxml实现高效XML/HTML数据解析

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深度学习+pytorch自学笔记（八）——二维卷积层、填充和步幅、多输入和多输出通道、池化层和卷积神经网络（LeNet）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为： https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-l

支持向量机——核函数介绍

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[机器学习] - 支持向量机（四）：核函数

我们之前讨论的情况分两种，在样例线性可分的假设上，介绍了SVM的硬间隔，当样例线性不可分时，介绍了SVM软间隔，引入松弛变量，将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 上

吴恩达机器学习系列课程笔记——第八章：神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

8.1 非线性假设 https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=43 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计

支持向量机(SVM)之核函数

0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 0x01 问题 在学习核函数的时候，我

《简述一下SVM支持向量机的常用的核函数以及其产生的意义|CSDN创作打卡》

在我发的前一篇博客中，我利用支持向量机实现了一个简单的二分类问题，具体的程序可以查阅我之前发的一个博客，但是如果只用支持向量机来实现一个线性分类，就像一句俗话所说，杀鸡焉用牛刀。也可以说核函数才是支持

文本向量学习笔记

文本向量其实是文本的一个数字化表达，以利于计算机理解文本，文本向量表达文本的好坏就决定了计算能否准确文本的意思。 文本向量分为词向量，文档向量，句向量。 文本向量算法学习笔记 ： 词袋模型：简单的统计

机器学习-支持向量机核函数

核函数 核函数的目的：改造支持向量机来处理非线性问题 如何选择高阶的特征值，哪些高阶的特征值是我们真正需要的 为了方便可视化，我们假定只有两个特征x1,x2 我们手动选择3个点l1,l2,l3 我们

支持向量机(核函数)----机器学习

核函数 我已经直观的解释了核函数是做什么的，可以看看https://blog.csdn.net/kidchildcsdn/article/details/104773694。这里我们会引入公式帮助理