本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Lagrange 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 以太网开关PMBus POL参考设计开箱 ST（意法半导体）惯性导航视频 智能模拟 Atmel微控制器业务副总裁讲述物联网技术部署 直播回放：ST60毫米波非接触连接器 - 赋予你独特的产品设计，重拾市场话语权 高准确度温度监视器产品在仪器仪表方面的应用 Required Technologies for Transmission of 4 x 25 Gb/s Over a Copper Backplane (下) 什么是动态多协议管理器 (DMM) 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 关于用仿真器下载程序的问题 请问：当用JT-LINK的SW方式下载程序时，BOOT0和BOOT1两引脚的高低电平有什么要求？关于用仿真器下载程序的问题这类问题实在应该去看仿真器的使用手册。 非常感谢。我买的仿真器没有提供手册，我还真没想到有这东西。非常感谢。我现在就去查一查。 boot1和boot0是芯片手册要求的，不是仿真器要求的。 深圳小花 PSIM仿真出现硬件电路不匹配是什么原因？ PSIM仿真出现硬件电路不匹配是什么原因？虽然配个截图，也不能准确判断什么问题，大概是模型不准确，仿真模型与实际硬件电路存在差异连接错误，检查电路连接是否正确。还有，是否仿真设置有问题，， 乱世煮酒论天下 osxMotion库用于自己的项目License如何获取【已解决】 目前osxMotion提供的库的license是否支持使用官方板卡申请的License呢？而License采用的是node-lockedtoaspecificSTM32board，如果要使用到自己的工程里面，该如何获取呢？方法一：使用STLink，连接非官方板卡（用户自己基于STM32的板卡），连接OSX_LicenseWizard就能够申请到License了。按照OSX_LicenseWizard上的操作指示，发送邮件。osxMotion库用于自己 cocoasuny 测评周报20220110：比BLE方便、NFC灵活，适合大数据的新鲜货ST60 实测&申请最后2天 本周测评周报看点：-申请近2天结束：体验ST直播新鲜货，大数据短距&隔空传递神器ST60；国民技术M4内核热销款MCU-资源丰富&价值高的：米尔基于NXP第一颗带NPU套件MYC-JX8MPQ（价值1880元）、平头哥SipeedLicheeRV86开发板（价值440元）-号外：兆易节能芯品测评GD32L233C进行中-号外：官方售价$9.9的SiliconLabsBG22-EK4108A蓝牙套件开箱测评中正在申请的活动1、米尔基于NXP第一 EEWORLD社区 PLC运动控制技术应用设计与实践（西门子） 本书是任务驱动式PLC编程及运动控制技术应用系列教程之一，主要内容包括：PLC运动控制技术概述、带式传送机的变频调速控制、行走机械手的速度与位置控制、货物传输与搬运系统的PLC网络控制、人机界面在行走机械手中的应用、PLC运动控制系统的设计与实践。本书的工程性与实践性较强，简明实用，对PLC用户具有较大的参考价值。作者：李全利出版时间：2028年http://download.eeworld.com.cn/detail/baidu_linker/607132PLC运 arui1999 LP802M001JDH20的地址空间问题 想问下各位大神，这个LPC802M001的flash地址3F80这段是特殊地址吗，为什么Keil的配置把它单独拿出来当作一段呢。还有就是，我有一个16K的BIN文件，为什么编译出来后，提示超出地址范围了呢。也无法下载到芯片当中。用flasmagic这个软件，也无法读出3C00~3FFF这一页的数据呢。在芯片手册上，也没有找到相关地址的特殊说明啊。有没有懂的来指点下LP802M001JDH20的地址空间问题 jplzl10000 网友正在看 信号转换与z变换导学 第五讲 51单片机最小系统下--力天手把手教你学单片机之基础篇 动手实验 - 系统功率调节 orcad中走线交叉处连接关系应该怎么处理呢？ 国嵌应用班-4-2（管道通讯） 350W CCM PFC+LLC 电源设计回顾 触摸感应接口TSI模块 第三课 计数器设计与验证（下）
