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 猜你喜欢 工业电机驱动器 - 德州仪器系统方案介绍 利用STM32F4“黑进”硬盘驱动无刷电机 FPGA时序约束视频教程 嵌入式系统 玩转 Arduino ——周边模块—传感器部件（2） 星球大战呆萌机器人BB-8应用展示 SPC5 32位MCU 开发生态系统 磁场简介：第二部分 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IAR下编辑的ucos程序可以正常的单步调试吗？正常复位运行没有问题 最近在学习ucosII，感谢wstorm等大神们在繁忙的工作中挤时间为菜鸟成长默默的带路。小弟看了一段时间的ucos，在TI的lm3s9b92的下面跑ucos2.52，有两个任务控制两个led闪烁，下载完毕后，复位运行正常，但是在F11单步调试时，走到os_cpu_a.asm中CPSIEI的时候进入了OSStartHang，就再也出不来了，全速运行后计入faultISR了。希望大神们指教一下，也希望附件能帮助和我一样情况的朋友们。OSStartHighRdyLDR longmotto 求stm怎么使lcd12864显示 求stm怎么使lcd12864显示有硬件还要有软件来控制在自己玩的stm单片机中写入程序，，，，比如，先初始化IO口以及显示屏，等，一系列过程程序才能显示12864是常用的LCD，驱动代码早已成熟，网上搜索一下，肯定会收获不小的。网上驱动代码很多啊12864常用的搜一下就行很简单的，用很多了 杨学森 BMS测试是什么 BMS是个功能特别复杂的电子设备。在其设计阶段，需要对原型的功能进行验证；在生产阶段，需要对产品的功能进行测试；如果设备出现故障，需要进行检修。在这些阶段都需要有对应的测试设备来支持。BMS的功能包括3个主要方面：对电池组的工作状态的监测与管理——单体和电池组的电压监测、电流监测、温度监测、SOC估算，均衡控制等对电池组异常状态的管理——单体和电池组的过充、过放、过流、温度超限、失衡等对电池组故障的管理——传感器丢失、单体故障等BMS的各项功能所涉及到包括数 qwqwqw2088 S Symbian正式进军中国市场啦！！！Symbian中国研发中心硬件设施已经建成，由于负责人均为英国总公司人员，现委托其正式合作伙伴Symbio中国研发中心协助招募开发测试工程师。工作地点：北京中关村Junior&SeniorTester主要职责是编写code进行测试要求熟悉C＋＋，有相关测试经验，能阅读工作相关英文文档，能和英籍员工就工作问题进行沟通。有嵌入式开发测试或者symbianos经验的优先考虑。Junior&SeniorDeveloper主要职责是C＋＋方 mya2 超详细教你用HFSS设计仿真倒F天线2 HFSS仿真设计过程新建设计工程1）、打开ANSYSElectronicsDesktop2019R2，默认建立了一个工程Project1，右键点击Project1，保存输入工程名IFA_20200212,选择文件夹，保存。点击HFSS,弹出HFSS工作界面:（2）、设置求解类型从主菜单中选择HFSS--SolutionType命令，打开如下对话框，选择终端驱动求解类型Terminal，OK.（3）、设置模型长度单位mm btty038 更直观的了解5G 观看罗德与施瓦茨主题演讲，赢好礼！ 观看罗德与施瓦茨主题演讲，更直观的了解5G赢好礼！点击观看活动时间：即日起-2020年3月25日活动介绍：1.点击活动页面内视频填写表单后方可观看视频（之前参与过的网友可直接观看）；2.本活动仅限通信领域相关工程师参与，其他工程师参与无法获奖；3.本活动于3月25日结束，结束后与上期活动同时颁奖！活动奖品：点击观看视频更直观的了解5G观看罗德与施瓦茨主题演讲，赢好礼！ EEWORLD社区 网友正在看 信号转换与z变换导学 第五讲 51单片机最小系统下--力天手把手教你学单片机之基础篇 动手实验 - 系统功率调节 orcad中走线交叉处连接关系应该怎么处理呢？ 国嵌应用班-4-2（管道通讯） 350W CCM PFC+LLC 电源设计回顾 触摸感应接口TSI模块 第三课 计数器设计与验证（下）
