本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Decision Tree in Action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 从自然世界到智能时代 合见工软小课堂——为什么FPGA原型验证越来越重要？ 物联网嵌入式工程师实战项目 TPS65086100: 多轨电源管理 IC 的用户编程 MCP2210及其评估套件 TI 机器人系统学习套件（TI-RSLK）升级版 通过FPD-Link实现J6与车载显示器之间稳健接口的设计考虑 物联网NBIoT定位器 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 在QSPI flash上运行毫米波芯片的测试代码 作者：ChrisMeng毫米波的软件包mmWaveSDK里有很多驱动的测试代码，包括外设驱动，mmWavelink驱动等。例如\packages\ti\control\mmwavelink\test\xwr68xx目录下的测试代码。这些测试代码都需要编译生成MSS或者DSS的可以执行文件，然后通过CCS下载到板子上运行。但如果TI的毫米波评估板或者客户的板子上没有JTAG口/仿真器，那就不能方便的使用这些测试代码了。本文就是基于这个问题，尝试把MSS的测试代码直接烧写到QSPI alan000345 EEWorld邀你来拆解（第八期） —— 蓝牙键盘拆解 5.EEWorld_蓝牙键盘拆解很荣幸能有一个蓝牙键盘进行拆解，拆之前先使用一番，了解功能。5.1.使用评测外观工艺键盘采用铝材质的外壳，喷砂后的阳极氧化，给予了用户较好的手感体验，不粘也不滑。跟普通键盘的对比如图：使用体验该蓝牙键盘外观结构是按照iPad（2/3/4）竖立形式的使用来设计的，由于没有这种iPAD，因此使用智能手机（RedmiK50Pro）进行使用测试。按 mars4zhu 欧盟强制所有电子产品均改为Type-c接口老铁你确定不了解下吗（LDRType-c系列） 目前市面采用Type-C接口的设备越来越多，但不是所有设备的Type-C接口都需要传输数据，大部分只是供电功能，今天我们看看UFP取电芯片在用电器方面的应用。UFP为上行端口，在供电意愿等级中排最低，只接受外来供电，典型产品是U盘，筋膜枪，AR眼镜等等，它们的Type-C接口都为上行端口，与它相连接的只能是DFP或者DRP，多数场景是连接适配器（DFP）供电，也就是与下行端口连接进行CC通讯。这里拿乐得瑞科技推出的LDR6328举例，芯片的D+D-和CC连接Type-C母 温柔的兔几 拆解盖革计数器，一根玻璃管就能检测辐射剂量，原理一看就明白了 看到有人提到盖革计数器，来看看这个B站上的盖革计数器拆解拆解盖革计数器，一根玻璃管就能检测辐射剂量，原理一看就明白了 木犯001号 电路对照实物，分析三色调光台灯的电路原理 这个电路，出自一款在某电商平台卖爆了的LED台灯。价格便宜，功能简单实用：所谓三色调光，是指支持三种灯光颜色，同时支持光的亮度调节。下面用三张gif动图感受一下是怎么操作的。1、开灯关灯：（动图较大，请稍微等待）2、支持白光、暖光、自然光三种颜色，可自由切换：3、亮度调节，每次短按调节10%亮度，长按则无极调节亮度：一、实物分析LED台灯采用USB供电，在USB插头和LED灯之间是控制板，红色的PCBA看起 木犯001号 拆解打印机屏幕，看无触摸与按键设备如何实现触控 垃圾堆捡到的打印机，惠普，彩色打印。估计可以正反面打印，也可以复印扫描。成色很新，结果我插电，开机指示灯闪烁，不能开机。没办法，朋友讲也卖不了钱，扔了吧，让我装原来的箱子里，扔回垃圾桶。我瞅着这成色，非常新，打印机抽出来，有四色墨盒，这玩意我记得耗材很贵的。没办法，扔了吧，扔的时候我瞅着屏幕不错，拆下来吧，回头研究下。打印机的参数，几天后我才发现标签上，这货不是220V电源，是日式的110V，怪不得插电灯闪烁。没办法， 张馨匀 网友正在看 e络盟公司简介 Razavi Electronics2 Lec19- Miller Effect, High-Frequency Model of Bipolar Transistors 基于RS232的VGA图像显示（三） 国嵌内核驱动深入班5-1-6（必修实验） 具 PFC 功能的隔离型反激式控制器可控制电压或电流 Z变换，数字控制系统的数学模型1 circuit软件入门 深入探究文件IO-fcntl和ioctl函数
