本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Overfitting Elimination Techniques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 研讨会： 大大通助你解锁新一代 ADAS 技术 电子科技大学《通信原理》经典教程（共39讲） SIMPLE SWITCHER 纳米模块及稳压器概览 研讨会 : 用于感测应用 带可配置信号链元素的新型 MSP430™ MCU MATLAB Arduino技术培训 CES 2015焦点: maXTouch Studio演示 计算机组成与设计：RISC-V (浙江大学) CES 2015: 低功耗Bluetooth Smart平台 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 DCDC开关电源开机关断阶段的超幅？ DCDC输入540输出300，在开机瞬间和关机瞬间输出都会有一个尖峰能达到450V，并且在这个尖峰以后还维持大约5秒400V的电压，这是什么原因？ DCDC开关电源开机关断阶段的超幅？【并且在这个尖峰以后还维持大约5秒400V的电压】你确认是5秒？ 以开通为例，尖峰只有一瞬间，在450V，然后大约就是5秒400V，在以后稳定就是300V，我用示波器看的 这是上电后数秒直流输出波形，但首帖说开机瞬间和关机瞬间输出都会有一个尖峰能达到450V|。 乱世煮酒论天下 背包太阳能板改装 前些天和大家讨论了一个使用1117的太阳能板，为了更好的改装这个太阳能板，又购买了CN3791充电模块（CN3791充电板），然后进行CN3791模块改MPPT电压。改装好了CN3791充电模块，下一步就是完整的改装了。改装的基本思路是： 太阳能板通过CN3791给锂电池充电 锂电池通过升压模块输出5V，用USB给其它设备CN3791已经准备好，升压模块不难，但是自己做比较费时间，翻了翻箱子，找出一个不知道什么时候买的充电宝 dcexpert 【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A+001开箱 感谢平头哥和EEWORLD论坛提供这次测试国产RISC-V开发板的机会。平头哥发货还是很及时的，第一批名单公布没多久就发货了。收到LicheePi4A开发板，第一时间就开始了测评。这个外包装看着有点简陋啊哈哈哈。打开外包装，看到开发板的时候，还是眼前一亮的，精致的蓝色纸套，包裹着塑料小盒子。打开盒子，最上面是说明书，下面用防静电袋装着配件，正主开发板固定在泡棉凹槽内，整体非常充实稳固。把所有东西都拿出来，包含一套主板+子板，一个风扇，散热硅胶片，数据线，天线。主板和 sipower GD32L233C-START评测——05.SPI测试——驱动TFT屏 #GD32L233C-START评测——05.SPI测试—驱动TFT屏#(http://bbs.eeworld.com.cn/thread-1192154-1-1.html)(http://bbs.eeworld.com.cn/thread-1192468-1-1.html)(http://bbs.eeworld.com.cn/thread-1192590-1-1.html)(http://bbs.eeworld.com.cn/thread-1192720-1-1.ht wadeRen 差分信号相较于单端信号的优点原理是什么？ 双端信号产生的du/dt比单端信号的要低很多，请问这个du/dt会影响信号传输质量的那些方面，是如何影响的？双端信号的增益比单端信号要高很多，这是什么原理？从定量上计算出结果？差分信号受到的串扰很小，是指信号在差发传输线上受到的共模干扰吗？差分信号相较于单端信号的优点原理是什么？du/dt是电压变化率，它影响信号传输质量的几个方面： 干扰抑制能力：du/dt较高的信号会引起更大的电磁干扰，可能影响附近其他电路的正常工作，或者对接收端产生串扰，导致信号失真。双端 乱世煮酒论天下 【兆易GD32H759I-EVAL】SDRAM测试 这篇测试板卡上SDRAM存储器的读写。一、硬件部分1.1、SDRAM电路图部分开发板扩展了一篇16MSDRAM，电路部分如下1.2、SDRAM系统框架1.3、SDRAM地址二、程序部分2.1、exmc_sdram.c/*!\fileexmc_sdram.c\briefexmcsdramdriver\version2024-01-05,V1.2.0,demoforG TL-LED 网友正在看 第14讲：云服务器-海为可视化系统软件读取数据库中数据简单应用教程 采用小型封装的隔离型 RS485 收发器和电源 非线性系统的典型动力学特征 Subscriber订阅者的C++实现 Platform平台设备驱动编写与测试 5.3 - 运算放大器：带宽 3 PURPOSE OF THE NESC DC-DC, Part 3
