本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Summary of Aggregation Models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 数字图像处理 天津理工大学 网络研讨会: 热监测和保护 直播回放: 与英飞凌一同革新您的电动汽车温控系统：集成热管理系统（低压侧） 基础视频: 琐相环的基本原理 直播回放 : 4小时实战+剖析：TI 工程师教你快速上手 各种无线产品开发 工业及汽车系统的低EMI电源变换器设计 直播回放: 英飞凌&英恒解说 - 如何选择一颗合适的车用 MOSFET ALINX Zynq MPSoC XILINX FPGA视频教程—— MPSoC SDK 裸机开发 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 睡眠能通过中断唤醒吗? 用的wince6的系统,现在睡眠后,需要外部事件唤醒,请问能用外部中断唤醒吗?如果能的话,该如何做,谢谢.睡眠能通过中断唤醒吗?外部中断唤醒。可cpu手册，不同cpu支持的唤醒源不一样，不过一般都支持外部中断唤醒睡眠状态下的ＣＰＵ 能否响应外部中断?看手册吧。2440是如我所说 nillht CortexM0_IAP示例代码程序下载 CortexM0_IAP示例代码程序下载CortexM0_IAP示例代码程序下载參考一下，謝謝分享。 謃塰 请教DCDC环路稳定性测试问题 有没有DCDC环路稳定性会测试的老师？请教，前馈电容加太大有什么坏处吗Vout这里，一定要点靠近电阻这里吗，同一条网络上蓝色会不会有差异？请教DCDC环路稳定性测试问题不明白，留个爪子关注一下 kal9623287 开关电源磁性元器件的分布参数 摘要 磁性元件对功率变换器的重要性 磁性元件的设计考虑与相应模型 磁性元件模型参数对电路性能的影响 变压器的涡流(场)特性-损耗效应 变压器的磁(场)特性-感性效应 变压器的电(场)特性-容性效应 功率变换器中的功率磁性元件 作用：起磁能的传递和储能作用，必不可少的元件 特点：体积大，重量大，损耗大，对电路性能影响大 挑战：对变换器功率密度影响很大，成为发展瓶颈 木犯001号 【求助】keilc编程 关于数组 有一个数组a还有一个b。a能等于b吗，就是让一个数组等于另一个数组。就是赋值，能直接让两个数组相等吗？还是得需要什么算法，让b的值给空数组a。【求助】keilc编程关于数组我知道c不支持这样做要复制其内容，简单的办法之一像这样memcpy(a,b,sizeof(b));楼上的OK操作同意LS上的在C语言里面,数组的本质就是指针.只不过它是一个常量而已直接对其进行赋值是不允许的SJagreeabove在C语言中，数组名是一个地址常量，不能直接用数组名进行赋 zhaogang 【RainbowLink USB 协议转换器】评测1开箱篇：疑惑电源逻辑 此次活动评测链接：https://bbs.eeworld.com.cn/elecplay/content/8fe2268eDFROBOT的产品一般设计比较精致，收到的包装盒，很期待拆开的产品：产品包装反面：产品包装正面：最喜欢该产品的连接器，很方便：经过查看相关参数发现是：DIERAN接线端子，又实用又好看，这个很具有设计参考意义言归正传，上电后感觉芯片复位了一段时间：掉电时间很长，残压应该很大，可能在一些应用场景有问题 Maker_kun 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
