本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Linear Network Hypothesis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 2016 TI 嵌入式研讨会 - 无线专场 如何在Atmel Studio 6 中建构设计项目 电子材料（电子科技大学） Analysis and Design of a Flyback(反激电源设计与分析) SimpleLink™Wi-Fi®CC3120项目入门 PIC10F32X和PIC16F150X系列的可配置逻辑单元 直播回放：Littelfuse 碳化硅(SiC) MOSFET和肖特基二极管产品介绍及相关应用 一个外国人自制电子三极管的过程 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 请问有GD32L233R-EVAL深度睡眠模式1和2或者待机模式的完整代码吗 请问有GD32L233R-EVAL深度睡眠模式1和2或者待机模式的完整代码吗请问有GD32L233R-EVAL深度睡眠模式1和2或者待机模式的完整代码吗不一定是想要的，不知道能否参考这个库里面就有模板，我测试过，只不过开发板上的电流达不到手册上所说的几个uA官方提供的例程里面应该就有的。其实吧，工程的电量的消耗要综合考虑，有时增加电池的成本，相比做低耗的性价比要好一些。 是哪个库啊，官方给的例程吗 double罗 《深度学习的数学——使用Python语言》5、概率论进阶 上章介绍了概率论的基础概念。第3章为概率论进阶。作者提到，深度学习和机器学习中有两个常见的关键话题：概率分布与采样，以及贝叶斯定理。其中叶斯定量是概率论中最为重要的概念之一，它改变了概率领域很多研究者的思维范式，并深记得影响了概率论的实际应用。【概率分布】概率分布可以理解为生成所需数值的一个函数。数值生成过程中是随机的我们不知道会出现哪个结果但是任意数值出现的可能都遵循一般形式。深度学习中主要用一对概率分布进行采样的地方，就是训练之前对网络参数进行初始化。目前主流的神经网络 lugl4313820 【国民技术N32G430】3、定时器 【目的】配置定时器6，做为系统的tick。本理想用系统的systick来做，但是我需要1ms的计时单位，systick在以后的工程需要用到us延时，所以初始化一下tim6来做系统运行总计时。1、time6初始化：voidtime6_init(void){/*SystemClocksConfiguration*/BSTIMClockFrequency=Common_BSTIM_RCC_Initialize(TIM6,RCC_HCLK_DIV4);/*N lugl4313820 测评汇总：《RISC-V开放架构设计之道》 活动详情：【《RISC-V开放架构设计之道》】更新至2024-11-28测评报告汇总：@电子烂人【读书】《RISC-V开放架构设计之道》4.向量指令集RV32V【读书】《RISC-V开放架构设计之道》3.乘法和除法指令集RV32M【读书】《RISC-V开放架构设计之道》2.基础指令集RV32I【读书】《RISC-V开放架构设计之道》1.新生儿RISC-V【读书】《RISC-V开放架构设计之道》：0.阅读计划@rtyu789《RISC-V开放 EEWORLD社区 Over View能够依据自己的需求来自定义音讯体的格局和内容 OverView上一篇文章首要介绍了SpringBootAdmin的概略以及咱们怎么在体系中引进和运用SpringBootAdmin，以此来帮助咱们愈加了解自己的体系，做到能快速发现、排查问题。本篇文章将用代码演示SpringBootAdmin的音讯告诉功用，并利用这个开箱即用的特性来个性化咱们的需求，优化咱们在服务管理方面的工作效率。SpringBootAdmin内置了多种开箱即用的体系告诉途径，包括邮件、Slack、Telegram、Hipchat等多种交际媒体的 it先森 据说雅特力搞了个ide，据说gd也有。不知道怎么样 ？ 据说gd也有？据说雅特力搞了个ide，据说gd也有。不知道怎么样？雅特力的配置还可以，GD的没有试，好象型号也不齐全。有人会用这种国产的IDE吗看样子都是在开源基础上改的基本上都是根据开源的e进行的魔改，图标看着都是一样的 st的ide好像也是开源的魔改的。只要稳定就好。nxp有IDE也是根据eclipse的。 Ti的也是用过一些国产的，还凑合，方便初始代码生成现在是基本只要有芯片就都 damiaa 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）
