本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Messages behind 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 C2837x入门指南 控制工程基础 清华大学 郭美凤 7种智能设计怒刷存在感 如何开始使用CC1310 Packet RX / TX示例 JESD204B系列培训 趣味电子技术史话：开关电源的早期历史 直播回放: 与英飞凌一同探寻网络摄像机的黑科技 直播回放: AVNET 使用 MPLAB® 生态系统和 Curiosity Nano 开发板，打造创新式的开发工作流程 热门下载 AVR ATMega16最小系统原理图PCB AFE5801,pdf(8-Channel Variable-Gain Amplifier (VGA) With Octal High-Speed ADC) 准谐振式反激式开关电源IRIS4015原理及设计要点 精彩解码板、激光头详细说明图 化学气相沉积与无机新材料 PCI-to-PCI Bridge Architecture TMS320VC5501-300,pdf(Fixed-Point Digital Signal Processor) 用8位单片机实现ARINC429总线数据传输 线性动态电路 电脑游戏机硬件与编程特技.rar 热门帖子 AD/DA转换器最新版本 本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:30编辑对于AD/DA的设计，本公司研究多年，现于大家享受！需要帮助，请留言联系！AD/DA转换器最新版本本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:30编辑好东西啊，一定要顶起来呢，，，真的~本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:30编辑贵啊。。。没芯了本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:30编辑太贵啦，这时候还要钱 旭日 ADSL上网常见故障解答 ADSL上网常见故障解答ADSL是宽带上网的主流形式，下面给大家介绍一些用ADSL上网时常见故障的处理方法，希望能对你有所帮助。问：ADSL的最简单故障判断方法有那几种？答：可根据ADSLModem面板上的信号灯的显示情况进行故障的初步判断，如下：“ADSL”灯：用于显示Modem的同步情况，常亮绿灯表示Modem与局端能够正常同步；红灯表示没有同步；闪动绿灯表示正在建立同步。“10BaseT”灯：用于显示Modem与网卡或HUB的连接是否正常，如果此灯不亮，则Modem与计算 wo2000ailuo 烧写C程序 我以前烧写汇编程序非常顺利，但是烧写C程序却出了问题。我写了一个C程序，仿真可以，烧写之后却不对。请问烧写汇编程序和C程序有什么不同？请各位大侠多多指教，谢谢！烧写C程序在你c程序烧写后,准备运行前,你的dsp系统c环境建立了没有啊?这个环境是在库函数里的,在仿真器时,他一般会自己调用,但在脱离仿真器时,要复位中断执行后,才能建立这个环境。准备运行前，C环境应该没有建立。“复位中断执行后”，是不是说还要在程序里写一个复位中断程序，这个程序执行以后，才能建立C环境。我用的是 yutm 谈谈 FOC 和 BLDC 电机控制 因为具备转矩波动小、效率高、噪声小和动态响应快等优势，无刷直流电机（BLDC电机）最近几年被广泛应用到了包括空调压缩机、变频冰箱、洗衣机以及高速吸尘器、扫地机、无人机甚至电动车控制器等各种应用中。根据AlliedMarketResearch估计，到2030年，全球无刷直流电机市场将从2020年的332亿美元增至722亿美元。在此背后，就需要很多芯片厂商提供支持，Qorvo正是其中一个领先供应商，其极具优势的集成式电机控制解决方案和FOC算法可实现更复杂的控制 btty038 听说STM8L要停产了，是真的吗？ RT所说，是真的还是一些假消息？听说STM8L要停产了，是真的吗？假的，我很久之前就听说了ST的货源一直稳定，也没听过某个正在投产的东西突然停产啊。。。放心，ST原厂的人说了不会停产！好像是版本要升级了~~~~~~~好像听说要升级到32系列，8L系列不搞了，原来是假的........... zmsxhy 【玩转C2000 Launchpad】+新手入门 初次了解C2000，C2000™PiccoloLaunchPad是价格低廉的评估平台，旨在帮助您跨入C2000Piccolo微控制器实时控制编程领域。LaunchPad基于PiccoloTMS320F28027，具有64KB板载闪存、8个PWM通道、eCAP、12位ADC、I2C、SPI、UART等大量独有特性。它包含许多板载硬件，例如，集成的隔离式XDS100JTAG仿真器使编程和调试简单易行；采用40PCB引脚，可以方便地连接 xqq2509 网友正在看 第18章-2-信号量 安全基础知识和对称式安全应用实例培训教程 梁式结构的传力分析 23" 数字微镜器件（DMD）的光学参考设计 Week 10 – Lecture- Self-supervised learning (SSL) in computer vision (CV) DelayTest PathTG 在 Simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器 进化信息处理（二）
