本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Linear and Any Blending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 直播回放: Microchip mSiC™ 产品及其在电动出行中的典型应用方案 特斯拉Powerwall发布会：如何从根本上改变世界的运转方式 2014 TI C2000无锡研讨会 - 开场介绍 嵌入式linux开发入门视频 LM25066I系统电源管理和保护IC概述 2016 TI SimpleLink Wi-Fi 解决方案 使用SimpleLink解决方案开发蓝牙低功耗应用4 村田顽童的堂妹“村田少女”问世 3 热门下载 cpc-1631的BSP包for VxWorks操作系统 几个压缩算法程序（改进包括lzw、lz77、compress、huffeman） LM111，LM211，LM311，LM311Y DIFFERENTIAL COMPARATORS WITH STROBES 基于CPLD的多通道数据采集系统设计 TC图形函数详解 电磁兼容培训胶片（电缆） 超小型高效降压型DC-DC变换电源PS2A12D5X-TH的应用说明及实例 用于石油地震资料数字处理 LECOM-A/B 通信规约 变频器通信 cc1000 avr和pic两种芯片的驱动程序！很不错的 热门帖子 考眼力 一个显示不正常的图片如下：原始图片：注：原始图片为24位真彩，显示在LCD上是565。同样的240*320考眼力我直接看第二张了chenzhufly发表于2015-2-2216:23我直接看第二张了就是就是。买家秀、卖家秀楼主提示一下，考眼力的要点真不是一般的要眼力啊嗯，不错，第二张！！！难道是考谁先看到第二张？？ 显然，图像还原程序存在大问题，只是颜色数少、分辨率低是不会影响图像轮廓和基本色彩信息还原的。过去的CGA显示器分辨率 dontium 430初学，ccs体验和一些小问题 前面花了两天时间下载安装系统，还有各种软件。然后各种找资料，装CCS开始练兵。装ccs走了些弯路顺便说一说1.官网直接下载的是CCS在线安装包，但是家里铁通宽带有时候会自动跳IP（不知道是有短暂掉线还是别的原因），所以下载下载安装一直失败。加上安装界面没有进度条，长时间没动也不知道是在下载还是卡住了，然后干脆就关了。之后是找到WiKi上下了个离线安装包来装，问题解决。2.安装貌似只能C盘安装？？不知道有没在其他盘正常安装的。3.第一次打开要等他更新完成，否则ResourceEx 曾经in UCOS官网上下载源码 为什么没有OS_CPU_C.C,OS_CPU_A.ASM,OS_CPU.H,OS_DBG.C这些关于移植的文件？是不是因为这些文件和底层移植有关系，不够通用才不提供，而转移到了网站port部分进行下载。求交流。UCOS官网上下载源码您好，请问这个问题怎么解决的呢？求帮助~~ 范小川 STM32固件库介绍 在《初识STM32》中已经将了如何从官网下载固件库STM32F10x_StdPeriph_Lib_V3.5.0。这里下载就不做介绍了。下面我们开始讲解STM32固件库的结构。我主要需要用到的是Libraries文件夹下面这里两个文件夹中的目录：CMSISSTM32F10x_StdPeriph_Driver，这两个目录包含固件库核心的所有子文件夹和文。件其中CMSIS目录下面 shmily53 CCS能否单独烧录目标文件 CCS下有没有单独烧录目标文件的工具？不希望通过Debug的方式将目标文件烧录到MCU。CCS能否单独烧录目标文件这个还真没试过，只能帮顶了。。。http://www.ti.com/lit/ug/slau319i/slau319i.pdfhttp://www.ti.com/lit/ug/slau319i/slau319i.pdf这个我也想知道 darkduck 在STC89C58RD中可以用三角函数吗? 比如:Angle_AB=cos(WA*Rad)*cos(WB*Rad)*cos(JB*Rad-JA*Rad)+sin(WA*Rad)*sin(WB*Rad);在STC89C58RD中可以用三角函数吗?可以。只是精度和速度差了点。我把程序发上来请版主看看,算的不对,不知哪里错了.主要是后面三角函数计算的问题,搞晕掉了.代码太长，你就把问题说出来吧。算的不对,结果和图上量的不一样,公式我感觉应该是对的.主要是看一下计算代码:case16: bobo2021 网友正在看 lua脚本讲解 电子元器件选型小技巧 基于OV5640的以太网视频传输_程序设计（第一讲） led控制器自定义协议制定 电感的影响和寄生效应小结 Brammo e-摩托车显示 Allegro软件的用户参数设置以及偏好设置在哪里呢？ 数据清洗
