本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Optimization View of AdaBoost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 汽车前照灯应用的开关式 LED 驱动器 射频电路基础 瑞萨电子触摸键解决方案演示 降低负输出电压轨的噪声 CES 2015焦点: PubNub创建的智能家居模型 SAM4L-EK: 概述 降压式充电器 bq25700 研讨会 : Renesas 瑞萨电子 针对血糖仪应用的内置模拟前端的 RL78/L1A 系列微控制器 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 usb host程序枚举不了是怎么回事 caseHOST_ENUMERATION: /*Checkforenumerationstatus*/ if(USBH_HandleEnum(pdev,phost)==USBH_OK) { /*ThefunctionshallreturnUSBH_OKwhenfullenumerationiscomplete*/ /*usercallbackforendofdeviceb 770781327 自己占个沙发 自己占个沙发自己占个沙发这是什么玩意，实时时钟？还是温度检测很牛x的感觉好像是LED的模拟电压表头。这是干嘛的！！！！！！！猜想可能是这样，平时作为时钟，需要时可以显示环境的温度。好像是外接的电源~~~~ dukou 28335在线更新程序的问题，flash_api code调用擦除函数返回值为24 如题：我的烧录方法是：将ti官方提供的flash_apicode工程依据自己的需求做合适的修改，编译并转换成16进制的机器码。然后再应用程序cmd文件中定义相关的flash段，将16进制的机器码以一个数组的形式存放到分配的段里。上位机是sdflash，sdflash向dsp发送烧录命令时，应用程序将16进制的机器码从flash段复制到ram中，然后跳转到flash_apicode工程的c_init00地址处开始运行。flash_apicode会与上位机握手并传输数据，同时根据上 anyber 3D打印机工作Ing 本帖最后由deweyled于2014-11-318:31编辑 经过昨天的调试，今天又调平了Z轴平台。开工。第一个作品。真正的第一个作品。Iphone4S手机保护壳。整个打印过程一共花了3个半小时，效率很低啊。打印机还有待继续改进。开始打第一层打到中间了底部基本上看得到了。开始打保护边了继续保护边打完收工，好多细丝，后面还要清理清理从打印平台取下来音量键的位置清理干净了，把iPhone放进去音量键位置特写。3D打印机工作Ing已经很不错了，速度有待提高 deweyled 【TI首届低功耗设计大赛】智能手表之调时功能实现 voidGUI_time(void){WM_HWINhText;WM_HWINhButton;Win_Set.time=FRAMEWIN_CreateEx(0,0,Win_Set.xSizeWin,Win_Set.ySizeWin,Win_Set.hWinMain,WM_CF_SHOW,FRAMEWIN_CF_ACTIVE,GUI_ID_FRAMEWIN0,Time,0);FRAMEWIN_SetTitleH zhanghuichun 2802x 请问各位，有没有关于TMS320F280X寄存器的资料啊？谢谢了！！！！！！！！！！！！2802xTI官网资料都有，自己去找吧TI官网资料都有，自己去找吧TI的文档把CPU及外设的资料分开了。不在同一个文档中。所以要对照它所具有的模块，找它的相应说明 龙广 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
