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图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
利用机器图理论的力量
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