文件里边带有下载地址 自带系统盘制作的详细教程及系统安装教程，初学者就能搞定！联网自动激活系统，自带office，登录第一次登录的微软账户即可激活！百分百正版系统！安装此系统会清空所有磁盘，请提前做好所有磁盘资料的备份！
2022-06-14 14:01:48
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2022-06-14 14:01:48
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2022-06-14 14:01:47
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笔记本安装好 ubuntu22.04系统后，安装RTX3080TI nvidia显卡驱动过程描述，其中解决了驱动安装问题，以及驱动安装完成后不能进入图形界面的问题。
2022-06-13 14:01:35
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文件里边带有下载地址 自带系统盘制作的详细教程及系统安装教程，初学者就能搞定！联网自动激活系统，自带office，登录第一次登录的微软账户即可激活！百分百正版系统！安装此系统会清空所有磁盘，请提前做好所有磁盘资料的备份！
2022-06-13 09:00:49
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支持向量机_with_python
在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释
2022-06-06 21:07:08
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