本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Motivation of Dual SVM继续观看 课时1：Course Introduction 课时2：Large-Margin Separating Hyperplane 课时3：Standard Large-Margin Problem 课时4：Support Vector Machine 课时5：Reasons behind Large-Margin Hyperplane 课时6：Motivation of Dual SVM 课时7：Lagrange Dual SVM 课时8：Solving Dual SVM 课时9：Messages behind Dual SVM 课时10：Kernel Trick 课时11：Polynomial Kernel 课时12：Gaussian Kernel 课时13：Comparison of Kernels 课时14：Motivation and Primal Problem 课时15：Dual Problem 课时16：Messages behind Soft-Margin SVM 课时17：Model Selection 课时18：Soft-Margin SVM as Regularized Model 课时19：SVM versus Logistic Regression 课时20：SVM for Soft Binary Classification 课时21：Kernel Logistic Regression 课时22：Kernel Ridge Regression 课时23：Support Vector Regression Primal 课时24：Support Vector Regression Dual 课时25：Summary of Kernel Models 课时26：Motivation of Aggregation 课时27：Uniform Blending 课时28：Linear and Any Blending 课时29：Bagging (Bootstrap Aggregation) 课时30：Motivation of Boosting 课时31：Diversity by Re-weighting 课时32：Adaptive Boosting Algorithm 课时33：Adaptive Boosting in Action 课时34：Decision Tree Hypothesis 课时35：Decision Tree Algorithm 课时36：Decision Tree Heuristics in CRT 课时37：Decision Tree in Action 课时38：Random Forest Algorithm 课时39：Out-Of-Bag Estimate 课时40：Feature Selection 课时41：Random Forest in Action 课时42：Adaptive Boosted Decision Tree 课时43：Optimization View of AdaBoost 课时44：Gradient Boosting 课时45：Summary of Aggregation Models 课时46：Motivation 课时47：Neural Network Hypothesis 课时48：Neural Network Learning 课时49：Optimization and Regularization 课时50：Deep Neural Network 课时51：Autoencoder 课时52：Denoising Autoencoder 课时53：Principal Component Analysis 课时54：RBF Network Hypothesis 课时55：RBF Network Learning 课时56：k-Means Algorithm 课时57：k-Means and RBF Network in Action 课时58：Linear Network Hypothesis 课时59：Basic Matrix Factorization 课时60：Stochastic Gradient Descent 课时61：Summary of Extraction Models 课时62：Feature Exploitation Techniques 课时63：Error Optimization Techniques 课时64：Overfitting Elimination Techniques 课时65：Machine Learning in Action 课程介绍共计65课时，16小时4分32秒 机器学习技法 线性支持向量机、对偶支持向量机、核型支持向量机、软式支持向量机、核逻辑回归、支持向量回归 上传者：老白菜 猜你喜欢 多相降压稳压器简介 【开源骚客 】基于FPGA的SDRAM控制器设计（SDRAM第一季） 使用Atmel Studio 6进行系统内编程 直播回放: 符合 USB 2.0 标准的最新隔离器件 直播回放: 保护嵌入式设备与系统的完整性和可靠性 - 英飞凌 OPTIGA™ TPM 安全解决方案 电工学（天津大学） 直播回放: Microchip RISC-V 安全之地 我们怎样才能教会电脑理解我们的情感 热门下载 [资料]-JIS X4181-3-2004 信息技术.元数据的注册(MDR).第3部分注册元数据模式和基本属性.pdf [资料]-JIS Z4560-1991 工业用γ射线照相装置.pdf [资料]-JIS B7121-2007 Optics and optical instruments-Specifications for binoculars,monoculars and spot [资料]-JIS F7302-1997 英文版 造船.5K青铜角阀.pdf [资料]-JIS C8471-2-1-2000 电气设备的电缆和管线系统.第2部分：特殊要求.第1节固定于墙上和天花板上的电缆和管线系统.pdf [资料]-JIS F1051-2-2004 Inflatable boats -- Part 2：Boats with a maximum motor power rating of 4.5 kW t [资料]-JIS F2621-1995 Accommodation ladders.pdf [资料]-JIS Z 8404-2-2008 测量不确定度第2部分：测量软件不确定性的评价重复测量.pdf [资料]-JIS C61340-4-7-2011 静電気－第４－７部：特定応用のための標準的試験方法－イオナイザ.pdf [-]-jis b 8410-2011 水道用減圧弁（追補3）.pdf 热门帖子 百元打造手机无线充电器 做这个作品的初衷是我的Veer的续航能力让人欲哭无泪，连续看8小时电子书都成了奢望。其实不止是小薇，现在包括iPhone在内的几乎所有智能机，续航都不怎么给力，于是移动电源这种产品开始大行其道。不过小薇的数据线非常特殊，体积大、价格高，经常插拔还容易造成触点松动，小薇使用移动电源还涉及到线路的改造，更何况同时带着移动电源和数据线也相当的麻烦。要知道小薇天生可是用点金石充电的。点金石知道么?那可是palm/hp手机的大杀器，只要把手机往点金石上轻轻一放，就可以给手机无线充电了， 凯哥 verilog hdl教程135例 veriloghdl教程135例，很好用！！！！veriloghdl教程135例好贵进来看看先看看内容。好贵怎么不能下载啊好贵怎么下载呀？ 杨焱ly 28335官方SVPWM例程的问题 请问高手，TI官方28335SVPWM例程是哪个文件？谢谢！28335官方SVPWM例程的问题安装Ticontrolsuite，svpwm参考代码在这个路径下controlSUITE\\libs\\app_libs\\motor_control\\math_blocks\\v4.2谢谢！ chenbingjy KEIL软件下载 刚从网上下的共享一下KEIL软件下载帮忙补充个用过，不错，版本比较新！！！好久不用了，不过还是喜欢ARM-LINUX-GCCkeygen.rar(16.3KB)有毒，大家小心！！！杀毒软件从来都是认为破解软件是病毒，所以是不是真的有毒就不得而知了。严格的讲，破解软件都是病毒... 关于破解软件虽然已经有了，但是还是支持下。。。。总有人会需要的支持下支持怎么疯 spring007 【已颁奖】学最新DLP课程，跟帖抢楼赢好礼！ 活动时间:11月14号—12月15号抢楼赢礼：Step1.认真学习《DLP微型投影业务及技术应用介绍》课程Step2.在抢楼贴跟帖发表学习心得Step3.我们在抢楼贴中预埋了中奖楼层，跟帖即有机会获奖（活动结束公布压缩包密码）奖品为：多功能电脑清洁套装20个LED强光防雨户外便携式手电筒10个得力 EEWORLD社区 有意思的视频：Altera_SoC演示机械手下跳棋 有意思的视频：Altera_SoC演示机械手下跳棋kankan可不可以转到优酷去啊，然后做链接，这样看起就方便了 phantom7 网友正在看 On-Device Training and Transfer Learning (Part I) Email消息格式与POP协议 使用Allegro制作直插封装 提高篇4 Arduino报警器 实验平台简介2——EGO1 实验视频 17.2 - 演示控制系统 - 比例控制 集合的定义和操作 基于OV7725的以太网视频传输_程设设计（第五讲）
