本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： SVM for Soft Binary Classification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: [Arrow] TI Sitara 系列芯片在 大数据 产品上的应用 Microsemi FPGA开发工具——Libero集成开发环境详解 如何设计电源完整性：寻找电力传输噪声问题 使用TI一流的LP8863-Q1 LED背光驱动器照亮您的设计 采用Altera收发器的PCI Express设计 直播回放: Fluke 新型8.5位数字多用表技术发展及应用 通过工业级以太网优化系统级设计 CES 2015: Atmel参与丶见闻丶互联 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 有熟悉相控阵雷达PAR的小伙伴吗？ 先来分享一段关于相控阵雷达的介绍：相控阵雷达（PhasedArrayRadar，PAR）是一种先进的雷达技术，它使用由多个天线组成的阵列，能够快速改变发射和接收方向，从而实现快速扫描和跟踪目标的能力。相比传统的机械式雷达，相控阵雷达具有更快的响应速度、更高的准确性和更强的灵活性，能够同时执行多个任务，如空中目标跟踪、天气监测、风速探测等。进链接了解相控阵雷达话说管管当初大学毕设老师就是做这个方向的，当时管管毕设的研究课题是研究雷达MUSIC算法，我舍友因为报了老师的 okhxyyo Pybricks：适用于LEGO的MicroPython 翻译自：https://forum.micropython.org/viewtopic.php?t=8569&p=48511#p48511大家好-我们很高兴与您分享一个全新的MicroPython家族：Pybricks。Pybricks将MicroPython带入所有支持固件更新的LEGO智能设备。现在，人们可以使用MicroPython对LEGO进行编程，无论是MINDSTORMS机器人，智能火车，Technic挖掘机，还是您自己的自定义版本。我们有适用于几乎所有可升级LEG dcexpert 一周测评情报，准时送达~ hello，大家好~我们的一周情报又来啦~~来看看最新的情报吧~火热申请中：1.免费测评：基于全志R329芯片的AI开发板2.安信可ESP32-Audio-Kit免费测评试用3.免费测评：电容式、光电液位传感器4.免费读好书《电子工程师自学手册》，助力成长！新增报告一览：平头哥RISC-V低功耗板-RVB2601汇总贴：测评汇总：平头哥RVB2601-国产芯片交流-电子工程世界-论坛(eeworld.com.cn)新增报告 okhxyyo 防爆电器产品中，本安电路设计是怎么确定输出电压和电流是不是符合标准要求？ 防爆电器产品中，本安电路设计是怎么确定输出电压和电流是不是符合标准要求？防爆电器产品中，本安电路设计是怎么确定输出电压和电流是不是符合标准要求？查下国标GB3836.1-2000，本安电路的电压和电流被严格限制，比如，正常工作时电压不超过DC24V，电流不超过DC20mA故障时电压不超过DC35V，电流不超过DC35mA。 13968729698 【《人工智能实践教程》测评】机器学习 #【《人工智能实践教程》测评】机器学习基础介绍包括三部分：1.人工智能和机器学习2.机器学习和数学3.机器学习的应用第二部分为机器学习的算法借介绍。##认识机器学习###机器学习和人工智能的区别只要能让计算机模拟人类行为的技术，都叫人工智能###人工智能的分类领域####图像识别应用领域自动驾驶->深度神经网络/图像识别/模式识别->特斯拉，百度，xx汽车集团有限公司图像识别/图像处理->深度神经网络/LSTM->学科网，华为，大疆工业自动化 lijinlei TTL电平知识简述 什么叫TTL电路?TTL电路的电平信号及TTL电路的优缺点什么叫TTL电路?TTL(电路中的)2008-05-1502:22TTL(逻辑门电路)全称Transistor-TransistorLogic,即BJT-BJT逻辑门电路，是数字电子技术中常用的一种逻辑门电路，应用较早，技术已比较成熟。TTL的主要分类TTL主要有BJT(BipolarJunctionTransistor即双极结型晶体管，晶体三极管)和电阻构成，具有速度快的特点。最早的TTL门电路是74系列，后来出现了 tiankai001 网友正在看 （1）LED驱动产品最新路标规划及热点产品介绍 电容式传感器的特性分析 ISPICE操作展示6_intuscope说明2 WET-NICHE LUMINARIES - 680.23(B)(1) THRU (B)(8) Atmel Edge 调试 102 任意逻辑电路都可以通过与或非电路实现 Tranformer Design B 存储器接口（1）
