本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： A Pictorial Proof继续观看 课时1：Course Introduction 课时2：What is Machine Learning 课时3：Applications of Machine Learning 课时4：Components of Machine Learning 课时5：Machine Learning and Other Fields 课时6：Perceptron Hypothesis Set 课时7：Perceptron Learning Algorithm (PLA) 课时8：Guarantee of PLA 课时9：Non-Separable Data 课时10：Learning with Different Output Space 课时11：Learning with Different Data Label 课时12：Learning with Different Protocol 课时13：Learning with Different Input Space 课时14：Learning is Impossible 课时15：Probability to the Rescue 课时16：Connection to Learning 课时17：Connection to Real Learning 课时18：Recap and Preview 课时19：Effective Number of Lines 课时20：Effective Number of Hypotheses 课时21：Break Point 课时22：Restriction of Break Point 课时23：Bounding Function- Basic Cases 课时24：Bounding Function- Inductive Cases 课时25：A Pictorial Proof 课时26：Definition of VC Dimension 课时27：VC Dimension of Perceptrons 课时28：Physical Intuition of VC Dimension 课时29：Interpreting VC Dimension 课时30：Noise and Probabilistic Target 课时31：Error Measure 课时32：Algorithmic Error Measure 课时33：Weighted Classification 课时34：Linear Regression Problem 课时35：Linear Regression Algorithm 课时36：Generalization Issue 课时37：Linear Regression for Binary Classification 课时38：Logistic Regression Problem 课时39：Logistic Regression Error 课时40：Gradient of Logistic Regression Error 课时41：Gradient Descent 课时42：Linear Models for Binary Classification 课时43：Stochastic Gradient Descent 课时44：Multiclass via Logistic Regression 课时45：Multiclass via Binary Classification 课时46：Quadratic Hypothesis 课时47：Nonlinear Transform 课时48：Price of Nonlinear Transform 课时49：Structured Hypothesis Sets 课时50：What is Overfitting 课时51：The Role of Noise and Data Size 课时52：Deterministic Noise 课时53：Dealing with Overfitting 课时54：Regularized Hypothesis Set 课时55：Weight Decay Regularization 课时56：Regularization and VC Theory 课时57：General Regularizers 课时58：Model Selection Problem 课时59：Validation 课时60：Leave-One-Out Cross Validation 课时61：V-Fold Cross Validation 课时62：Occam-'s Razor 课时63：Sampling Bias 课时64：Data Snooping 课时65：Power of Three 课程介绍共计65课时，15小时29分53秒 机器学习基石 介绍各领域中的机器学习使用者都应该知道的基础算法、理论及实用工具 上传者：老白菜 猜你喜欢 Digi-Key 与 DFRobot 的 maker 作品: 履带车 Linux网络环境搭建篇 2015 TI 音频创新日 (7) 高保真度 (HIFI) 音频产品介绍 ARM最新处理器Cortex体系结构与接口编程 在Atmel Studio 6中建构一个用于GCC的新C语言设计项目 电力工程信号处理应用 在STM32F4开发板上实现流畅的枪战游戏 2020_Digikey KOL系列：图形算法在深度学习等应用中的加速手段 热门下载 用英特尔28Fxx0B3高级引导块和AMD 29LV160 29LV800 29LV400实现多源设计 手机校准的详细分析 源程序，关于建立UART通信，只要UART通信搞定，相信你会 stm32点灯实验 模煳控制理论及其在过程控制中的应用 DSP微光视频实时图像处理器软件系统设计 4.4 多指令流出技术.ppt 很全的电子元器件基础知识讲义【精心制作完整版】.pdf Spring实战[第三版] 无陀螺微惯性测量组合的优化算法研究 热门帖子 独具慧眼，推荐得奖，寻找Deyisupport专家勋章得主！ 有众多的热心人，在DEYISUPPORT中，一直默默地帮助着大家，答疑解惑，探讨技术问题，在感恩节即将到来之际，Deyisupport号召全体工程师，对所有帮助过您的人深深地说一句：谢谢！同时请将您的感谢化为实际行动，推荐您心中的热心人，将按照每个热心人被推荐次数进行评奖，从每个版区(模拟，MCU，DSP，无线连接，DLP）中选出一名“技术专家”，“技术专家”获得丰厚奖品同时还将获得独一无二的线上专家勋章，您在推荐他人的同时将收获精美的推荐礼品哦！活动详情：http://www.de EEWORLD社区 蓝牙4.0功耗的问题 我使用蓝牙4.0设计了一个低功耗产品。用的CSR1010芯片，发射功率是+4dBm，广播间隔设在60mS，按照CSR测试此时射频的功耗大概是3V，470μA；我的外围电路功耗加起来总共不到3V，300个μA，但是我实际测总功耗3V，1.4mA。是其他的这些功耗是因为芯片跑程序用掉了吗?芯片跑些很简单的程序有那么大功耗？？蓝牙4.0功耗的问题过来看看~~~~~~~~~~~~~~~ killingspring 51单片机驱动OLED 我一点也不懂，就是买了一台小车，主板是51单片机核心的，说是可以加很多的传感器，我想把温湿度，火焰，天然气探测模块用51单片机控制然后把传感器工作的实时数据反馈到一块OLED上滚动显示，不知道这样的想法可以实现吗？51单片机驱动OLED可以jishuaihu发表于2014-11-1620:05可以 大神是否可以有偿提供给我方案。wlj790328发表于2014-11-1620:53大神是否可以有偿提供给我方案。 你不如直接试试arduino， wlj790328 8路抢答器 8路抢答器（完整板）8路抢答器好贵啊我要钱这个有点贵哦谢谢分享，有点贵啊加油加油！！确实有点贵，，但是lz也是不容易啊有原理图吗？太贵了，东西又不全去喂喂喂这个东西可以用吗 qq459157127 瑞萨RX62N开发板+送（1G SD卡+R7F0C802x Easy Start 带仿真器） 原价100美金瑞萨电子RX62N开发板+送（1GSD卡+R7F0C802xEasyStart带仿真器）低价转让QQ:1513694071瑞萨RX62N开发板+送（1GSD卡+R7F0C802xEasyStart带仿真器）这个便宜不了了,太高难了本站强荐:185娱乐‰城.足球‰真_人.彩票齐全‰手机可投‰注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝对保证185.cc买了没？说个价 yedaochang 也说无源滤波电路 无源滤波器缺点:带负载能力差,无放大作用,特性不理想边沿不陡峭,各级互相影响。RC滤波1,C值的选取:C不能选的太小，否则负载电容对滤波电路的影响很大，一般IC的输入电容往往有l~lOpF的输入电容。C值选的太大，则会影响滤波电路的高频特性，因为大电容的高频特性一般都不好。2,R值的选取:R值过小会加大电源的负载，R值过大则会消耗较多的能量。RC滤波电路的最大缺陷就是他不仅消耗我们希望抑制的信号能量，而目也消耗我们希望保留的信 qwqwqw2088 网友正在看 样式表的使用 Functions of Evolved Packet Core (EPC) SDK 裸机开发—MPSoC开发之Vitis工程创建流程 PCB设计默认设置及颜色方案 电子测量原理39 征途系列开发板及配套教程简介 死锁概念 系統設計方法_簡易自動販賣機(中)
