本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Random Forest Algorithm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 Fairchild USB Type-C 技术及产品演示 OrCAD教程 基础教程：运算放大器和专用放大器的应用和常识 Virtex-5 功耗估计与测量演示 cadence allegro 快速入门实战100讲 三相维也纳PFC拓扑设计方案 TI 在电动自行车中的方案 如何使用独立计量 ADC 设计单相分流电表 热门下载 用英特尔28Fxx0B3高级引导块和AMD 29LV160 29LV800 29LV400实现多源设计 手机校准的详细分析 源程序，关于建立UART通信，只要UART通信搞定，相信你会 stm32点灯实验 模煳控制理论及其在过程控制中的应用 DSP微光视频实时图像处理器软件系统设计 4.4 多指令流出技术.ppt 很全的电子元器件基础知识讲义【精心制作完整版】.pdf Spring实战[第三版] 无陀螺微惯性测量组合的优化算法研究 热门帖子 百元打造手机无线充电器 做这个作品的初衷是我的Veer的续航能力让人欲哭无泪，连续看8小时电子书都成了奢望。其实不止是小薇，现在包括iPhone在内的几乎所有智能机，续航都不怎么给力，于是移动电源这种产品开始大行其道。不过小薇的数据线非常特殊，体积大、价格高，经常插拔还容易造成触点松动，小薇使用移动电源还涉及到线路的改造，更何况同时带着移动电源和数据线也相当的麻烦。要知道小薇天生可是用点金石充电的。点金石知道么?那可是palm/hp手机的大杀器，只要把手机往点金石上轻轻一放，就可以给手机无线充电了， 凯哥 嵌入式程序中的while（1） 如题：嵌入式程序中的while(1)有什么作用，每次”循环“从哪里开始？嵌入式程序中的while（1）就是一个死循环啊，经常用在监听线程中，比如监听网络中是否有数据发送过来，就需要有一个监听线程不停的查询，这样的循环经常进入后不会退出，也不会再执行后面的代码，所以会用在多线程中当然也可以加入一些if判断，当满足条件后，break退出，比如有时阻塞时，发送一个消息后进入while(1)，只到收到返回值退出while(1)，程序再往下走谢谢，通过单步运行，也可以了解到while（1）的作用， zhaironghui 28335官方SVPWM例程的问题 请问高手，TI官方28335SVPWM例程是哪个文件？谢谢！28335官方SVPWM例程的问题安装Ticontrolsuite，svpwm参考代码在这个路径下controlSUITE\\libs\\app_libs\\motor_control\\math_blocks\\v4.2谢谢！ chenbingjy linux设备驱动程序(中文第三版) 2.6内核 linux设备驱动程序(中文第三版)2.6内核新手做点贡献赚点入门费阿绝对好书啊linux设备驱动程序(中文第三版)2.6内核好书啊！学习了！不错谢谢分享~~~已经买纸质版的书了，发现有关驱动的帖子不多啊ding...............................回复沙发yuchenglin的帖子付费了，但是不能下载了，好书啊！学习了！xiexie分享楼主好人啊学习了。。。 kingkun1205 大家调试sensor tag时红外测温的读数准确么 通过app链接sensortag后红外测温波动很大对着自己的口腔竟然还出现了负值很诧异问下大家的怎么样大家调试sensortag时红外测温的读数准确么没用过，但貌似也没怎么见别人有说这个sensortag测温不好用的帖子啊。SensorTag上边没有透镜，肯定不准的。lonerzf发表于2014-10-709:05没用过，但貌似也没怎么见别人有说这个sensortag测温不好用的帖子啊。 你的红外测温效果怎么样读数波动确实挺大。但还在合理范 7leaves 【已颁奖】学最新DLP课程，跟帖抢楼赢好礼！ 活动时间:11月14号—12月15号抢楼赢礼：Step1.认真学习《DLP微型投影业务及技术应用介绍》课程Step2.在抢楼贴跟帖发表学习心得Step3.我们在抢楼贴中预埋了中奖楼层，跟帖即有机会获奖（活动结束公布压缩包密码）奖品为：多功能电脑清洁套装20个LED强光防雨户外便携式手电筒10个得力 EEWORLD社区 网友正在看 Median Filter 函数返回地址类型概述 代理服务器安装与配置 华为eLTE-IoT解决方案应用 启动代码演示 OUTDOOR INSTALLATIONS - 110.31(C) 多级指针概述 人工智能简介
