本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Model Selection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 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 国防电子测试的最新发展及安捷伦解决方案 2018 PSDS 研讨会系列 - (1) 谐振变换器拓扑综述 单片机初识 ARM DS-5 开发工具系列教程 Atmel于2014 CES展台直击 如何采用48V POL半桥GAN 控制器进行设计 高能效 AC/DC 开关电源控制器和应用简介 E2E 中文论坛工程师分享 - 蓝牙 5 新特性及应用 热门下载 第二部分：开关电源的控制电路.pdf 中波电台发射机Multisim仿真电路 软件无线电系统的研究 本程序是用VHDL语言编写的 全自动激光粒度仪的研制 ADSP-BF533 Blackfin处理器开关式稳压器设计时需要考虑的事项 基于SPCE061A和GPS的车载终端设计研究 双向循环线性链表 无桥BoostPFC电路的主要参数设计 PCB设计经典资料（上册） 共上中下三册 热门帖子 Atmel SAM R21设计大赛，射频套件抢“鲜”玩，惊喜“无线”！ AtmelSAMR21设计大赛重磅开启！时间：2014年11月3日——2015年3月27日活动详情请见AtmelSAMR21设计大赛开启啦，主角是AtmelSAMR21XplainedPro开发套件，三分钟填表单即有机会赢取开发板，实现你的创意！设计阶段的奖品更是丰厚，论坛还可以报销设计费用哦（300元以内）。这个开发板是Atmel家的新品，抢鲜尝试，机会不容错过哟~期待爱好无线的你来参与！ EEWORLD社区 基于MDK的STM32处理器开发应用 基于MDK的STM32处理器开发应用内容简介本书介绍了基于MDK的STM32处理器开发应用。全书共9章，分为4部分。第一部分为基础篇，在讲解Cortex-M3处理器结构的基础上，详细介绍了Cortex-M3处理器的编程模型、总线架构、存储结构、异常处理机制、Thumb-2指令集。第二部分为准备篇，介绍了MDK的使用方法和STM32V100开发板，是读者学习使用MDK进行STM32处理器应用开发的准备知识。第三部分为应用篇，介绍了STM32处理器的所有接口及其结构、特点和功能，并给出了所有相应 ytmitxihc SensorTag源码 求一个SensorTag开发协议栈的源码，在TI官方上的都是IOS和安卓的APP源码。有没有运行于SensorTag开发板上的源码（就如zigbee协议栈源码的那种）万分感激SensorTag源码安装TIBLE协议栈，在协议栈的工程中有示例 小丿狼 STM32通信问题 STM32与PC串口中断通信没问题（pc发STM32收，再回显），用相同的程序用STM32接收FPGA串口发的数据，再用串口助手调试，收到的全是问号？？？？？？？？，这说明收到的数据有问题，这是为啥呢？STM32通信问题stm32的程序不变，接收到的数据不同，先看fpga发送是否正确，具体分析FPGA的程序吧。ienglgge发表于2015-1-2920:47stm32的程序不变，接收到的数据不同，先看fpga发送是否正确，具体分析FPGA的程序吧。 FPGA发的是字 forisigang 【430FR5969】开箱 今天收到了lonerzf大大寄的板子430FR5969先上图开箱。。包装和配件说明书，，每个引脚功能都有标正反面都有丝印，很方便板子铜箔挺厚的，绿油质量不错、丝印也很牢固。板上一超级电容估计是待机模式用的，用跳帽选择。可以由debugger供电或外部电源供电在晶振区域的铺地单独隔离开来不过和开发板比起来仿真器周围的走线显得比较密集手上只有个8080接口的3.2‘屏所以临时淘了个SPI的，不然IO无论如何都不够啊本来打算晚上先来个跑马灯解解馋，但是CCS安装失 曾经in 运算放大器问题 想请问各位R6，R7，跟C3的作用是什么啊？运算放大器问题此电路目的可能是通过调整R1，在R8上得到一个恒定电流。R6，R7，和C3构成一极点和一零点，影响电路R8变化时的频率响应，其频率响应曲线为一带有阶梯的水平线。多谢楼上回复，R1和R5是用来调整电流的。R8我用来模拟负载。原始电路图是这样的但我不太懂构成一个极点跟零点是什么意思？然后原文解释说调整LM317的输出可以改变电路输出的电流限制我也还没有看懂，请高手再赐教。感谢 boulder.j.j发表于20 boulder.j.j 网友正在看 小功率 DC-DC 换流器设计常用技巧 操作篇9 AT89S52程序烧写 Atmel SAM L21 超低功耗测试 LabVIEW 网络讲坛第三季《运筹帷幄》之多核时代下的并行编程 （上） IIC协议介绍4 wireless 深圳.3.2.Dual-band roles, use cases and applications 汽车驾驶行为监测系统 Topic和Msg
