本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Autoencoder 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 采用 LT8697 为汽车中的USB VBUS供电 电源设计小贴士20：注意那些意外谐振响应 无线芯片性能布板关键 直播回放: C2000 在电机控制中的应用 如何使用OMAPL138 EVM IoT物联网项目基础知识和工具介绍培训教程 马斯克再次改写历史，Space X“重型猎鹰”运载火箭首飞成功，将跑车送上天 信号与系统 东南大学 孟桥 热门下载 第二部分：开关电源的控制电路.pdf 中波电台发射机Multisim仿真电路 软件无线电系统的研究 本程序是用VHDL语言编写的 全自动激光粒度仪的研制 ADSP-BF533 Blackfin处理器开关式稳压器设计时需要考虑的事项 基于SPCE061A和GPS的车载终端设计研究 双向循环线性链表 无桥BoostPFC电路的主要参数设计 PCB设计经典资料（上册） 共上中下三册 热门帖子 炼狱传奇-移位和位拼运算符之战 1.移位运算符移位运算符是双目运算符，将运算符左边的操作数左移或右移运算符右边的操作数指定的位数，用0来补充空闲位。如果右边操作数的值为X或Z，则移位结果为未知数X。VerilogHDL中有两种移位运算符：(左逻辑移)和（右逻辑移）。例程1仿真图从仿真图，可以看出，每次a都向左边移动移位，后面补充0，直到把逻辑1溢出，后面就一直为0了。每次b都向右边移动移位，前面补充0，直到把逻辑1溢出，就一直为0了。总结：移位运算符的使用时 梦翼师兄 microSD卡座封装 求一个microSD封装,如图示,搜了一下,封装尺寸一堆,不知道哪个合适,偷懒球求一个,如图示microSD卡座封装我给你传一个封装，应该能用。具体尺寸不知道是否合适，不合适可以修改。sd座Altium格式格式lcofjp发表于2015-2-508:55我给你传一个封装，应该能用。 OK,3ks.可有SD卡的读写程序？ wenzheng 驱动 ADC：放大器还是平衡-非平衡变压器？ 转自：deyisupport平衡-不平衡变压器常用于将单端信号转换为差分信号，其可在不增加噪声的同时保持优良的失真指标。用于高速、差分输入模数转换器(ADC)的驱动器电路就是一个常见的例子。您有没有考虑过采用差分放大器来替代RF/IF信号链路中的平衡-不平衡变压器呢？如果没有，那么您应该考虑一下。虽然它们并不适用于所有的应用，但是全差分放大器(FDA)提供了一些优于平衡-不平衡变压器的长处。这里我们列出一些问题，通过回答这些问题可帮助您确定最适合您的设计的是平衡-不平 maylove 利用发热板与吹风枪手工焊接BGA芯片视频 附件是本人亲手制作的一个利用发热板与吹风枪手工焊接BGA芯片视频。跟大家分享一下以下是优酷链接利用发热板与吹风枪手工焊接BGA芯片视频待优酷审核好再把链接发出来！还没审核，LZ快弄弄 xuwangqing 电流保险丝应用基本知识 一、保险丝的作用：1、正常情况下，保险丝在电路中起连接电路作用。2、非正常（超负载）情况下，保险丝做为电路中的安全保护元件，通过自身熔断安全切断并保护电路。二、保险丝的工作原理：保险丝通电时，由电能转换的热量使可熔体的温度上升。正常工作电流或允许的过载电流通过时，产生的热量通过可熔体、外壳体向周围环境辐射，通过对流、传导等方式散发的热量与产生的热量逐渐达到平衡。如果产生的热量大于散发的热量，多余的热量就逐渐积聚在可熔体上，使可熔体温度上升；当温度达到和超过可熔体的熔点时， qwqwqw2088 麦克风工作原理（转） 一切都在不知不觉之间悄悄地改变着。就连麦克风这样一个不起眼的小零件，也正在悄无声息地演化着。近几年来，在手机等高端应用中，传统的驻极体电容麦克风正在被MEMS器件所取代。麦克风简史麦克风，学名为传声器，由Microphone翻译而来。传声器是将声音信号转换为电信号的能量转换器件，也称作话筒或微音器。麦克风的历史可以追溯到19世纪末，贝尔（AlexanderGrahamBell）等科学家致力于寻找更好的拾取声音的办法，以用于改进当时的最新发明 qwqwqw2088 网友正在看 小功率 DC-DC 换流器设计常用技巧 操作篇9 AT89S52程序烧写 Atmel SAM L21 超低功耗测试 LabVIEW 网络讲坛第三季《运筹帷幄》之多核时代下的并行编程 （上） IIC协议介绍4 wireless 深圳.3.2.Dual-band roles, use cases and applications 汽车驾驶行为监测系统 Topic和Msg
