本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Stochastic Gradient Descent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 步进电机简介以及步进电机控制技术的最新趋势 微波毫米波电路分析与设计 机器故障防患未然 CbM状态监测为您助力！ MSP430开发平台介绍 2016 TI SimpleLink Wi-Fi 解决方案 英飞凌全新的12V无刷直流电机的演示系统介绍 直播回放: Microchip 安全系列14 - 采用SAM L11和TrustFLEX ATECC608安全器件的GoodLock项目 带有投射电容式触摸屏的GUI开发板 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 AD7606采集语音信号出现诡异杂波，请大神们帮忙看看 小弟最近在做DSP从AD7606同步采集6路语音信号，代码是使用一个定时器去定时开启中断，进入中断去启动AD转换，然后拿取数据。采集出来的语音信号有电流声。转换成语谱图如下：横坐标时间，2s，纵坐标频率。\0\0\0eeworldpostqqAD7606采集语音信号出现诡异杂波，请大神们帮忙看看固定频率是多少？7606的采样平率是多少检查信号链路···建议一直开启采样，定时器中断到了，直接读取当前采样值，开启采样后到正常工作需要一点时间稳定，可能干扰信号就是这个开启瞬间的扰动我觉 kent 电感的区别 请问这两种电感有什么区别么？仅仅是封装不同么？分别用在什么场合电感的区别看功率啊。。。小的一般在滤波上，大的一般在电源上上面是功率电感，用在DCDC上面，下面是小信号电感，电流很小一般做滤波啊这类吧如果把这两种混淆了那是大麻烦啊，曾经项目上因为这个问题让我头疼了半个月上面的是传统结构的铁氧体磁芯绕线电感，载流能力较强，Q值相对较高，通常用于开关电源的储能电感和LC滤波。下面的是一次性烧结成型的叠层电感，俗称”磁珠“，其电感量较小，Q值也低，载流能力相对较差，但成本远远低于上面的那些电 gxp790953623 TI 放弃了三妹（M3），四妹（M4）能顶住吗？ 打算做UDP开发。。。不知道应该哪个片子哇。。。看好了三妹。。。但是三妹被抛弃了。。。TI放弃了三妹（M3），四妹（M4）能顶住吗？三妹?蓝雨夜发表于2015-1-1315:28三妹? M3LM3Snishiwodea发表于2015-1-1315:30M3LM3S 哦，原来是她啊那你就换TM4C129好了M3可以平滑切换至M4，如果手头上没有M4，可以再M3平台上开发评估，然后移植过来就好了。蓝雨夜发表于20 nishiwodea 新人准备入手stm32 求买什么样的开发板！或者最小版 求教下各位大神请问如何入手stm32，我想用stm32diysolderstation。之前没有玩过stm32所以请教下新人准备入手stm32求买什么样的开发板！或者最小版看看这个符不符合你的口味http://www.eeworld.com.cn/eetuan/20150119STM32/index.php别问我是谁，我的名字叫红领巾error_echo发表于2015-1-2914:59看看这个符不符合你的口味http://www.eeworl hackerone STM32接OLED问题 最近想做做显示屏这块，淘宝上看到OLED现在正常是SPI/IIC控制，但引脚有个地方看不懂款式一：这种难道是SPI、IIC两种都可以吗？如果作为spi的驱动，D0-SCK,D1-MOSI,DC呢？难道是MISO？命令选择怎么用的用IIC的话，D0-SCL,D1-SDA,那DC、CS、引脚是不要连吗？款式二DC：是指什么引脚？MISO?那片选呢？没有怎么用？有谁用过OLED的，请指教STM32接OLED问题这种一般都是SPI的，很少有IIC 770781327 KK四轴飞行器飞行控制板手册 附件是KK4轴飞行器的控制板手册，分享给大家！！！！KK四轴飞行器飞行控制板手册谢谢分享谢谢楼主谢谢感谢楼主分享 linyou1120 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
