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 直播回放: Keysight 基于数字孪生的软件工具，助力射频子系统验证 智能仪器 吉林大学 利用Atmel Studio 6调试ARM Cortex-M 应用 财哥说钛丝 EDA技术 2015电源设计研讨会: LLC 变换器小信号模型分析 直播回放: TI 超声波镜头清洁技术 半导体器件物理 （施敏 台湾交通大学） 热门下载 水木清华DSP技术精华 dsp学习不可或缺的资料 基于STC89C52单片机智能小车设计_陈飞鹏 MAX15458 关联分类算法采用贪心算法发现高质量分类规则 AVR单片机的天然气发动机电控系统设计 时序约束整理 这种数学模型的使用能使旅游学更具学科性 通信电子电路基础 IBM笔记本机型与所用屏幕品牌、型号对照表 振荡电路的设计与应用-稻叶-293页-20.3M.pdf 热门帖子 Altium Designer 24.5.1 AltiumDesigner24.5.1版，Releasedate:2024-05-14。AltiumDesigner24.5.1test更新看一下看一下，新版有增加哪些功能？速度有没有增加。看下高版本软件的大小，配置要求，功能升级了什么AD24版本都出来了？自打用了AD20感觉不太好用之后，就没再更新过新版本 版本更新说明还没出来。可以试用试用看看。。。。。。感谢大佬分享！。。。。感谢大佬分享！如何破解 dcexpert 带按键的HC05蓝牙模块调试文档 ##带按键的HC05蓝牙模块调试文档##一、硬件工具介绍###1、HC05蓝牙模块###2、USB转TTL模块（USB转串口）##二、软件工具介绍###1、串口调试助手###请点此下载-->###2、USB转串口CH340驱动下载！！！（必须得有）###请点此下载-->##三、HC05蓝牙模块调试文档###！！！注意！！！所有的指令都是在英文状态下的输入###1、使用USB-TTL土豪金，如果使用3.3V，用跳线帽短接s1和3V3，如果使用5V，用跳线帽短接s1和5 bqgup 【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】心电图年龄及死亡风险AI预测系统 # 【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】# 心电图年龄及死亡风险AI预测系统 **作者：HonestQiao/乔楚**##一、项目背景心电图（ECG）是筛查和评估心血管疾病最常用的检查方法，目前已经开发了基于常规计算机平台和基于规则的心电图解释工具，以促进医学研究和临床实践。2021年，巴西米纳斯吉拉斯联邦大学临床医学院埃米莉·利马（EmillyM.Lima）等联合发布了(https://www.nature.com/ar HonestQiao 在计算升降压电路中MOS的损耗时的参数理解 在升降压电路中，计算MOS管的开关损耗时，有两个参数，一个是IFETMIN,和IFETMAX，流过MOS的最小电流，以及流过MOS的最大电流，这两个参数是怎么的出来的呀，还有上面的VGS，和VDS该怎么得出呢？在计算升降压电路中MOS的损耗时的参数理解呼叫大侠给你看看@蓝色天使 小太阳yy 新人求助，有没有支持XP系统d的microPython esp8266 IDE 新人求助，有没有支持XP系统d的microPythonesp8266IDE新人求助，有没有支持XP系统d的microPythonesp8266IDEXP系统的软件现在应该少的不行了吧。为啥要固步自封？不肯放手？勇敢的换系统。xp系统还能干microPython这样的活？关公战秦琼目前较为流行的MicroPythonIDE包括Thonny和PyCharm等其实不用专门IDE，用记事本就行。建议你升级到WIN7。转linux吧xp 转转丶 关于环路补偿，这一篇就够了 作为工程师,每天接触的是电源的设计工程师，发现不管是电源的老手、高手、新手，几乎对控制环路的设计一筹莫展，基本上靠实验。靠实验当然是可以的,但出问题时往往无从下手，在这里我想以反激电源为例子(在所有拓扑中环路是最难的,由于RHZ的存在)，大概说一下怎么计算，至少使大家在有问题时能从理论上分析出解决问题的思路。示意图:这里给出了右半平面零点的原理表示,这对用PSPICE做仿真很有用,可以直接套用此图。递函数自己写吧,正好锻炼一下,把输出电压除以输 木犯001号 网友正在看 TI 高精度实验室 - 输入和输出限制 1 注入离子分布-1,2分布 Technology Mapping—Tree-ifying the Netlist 变频驱动工作原理 MIPS指令集体系结构 CVD工艺方法-3等离子体(下） 中断处理机制 圆波导与同轴线1
