本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Linear Regression Problem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 示波器使用方法视频教程 linux服务器架设 氮化镓功率器件及其应用 华为认证路由交换工程师在线课程【HCNA】 SimpleLink 平台智能家居应用的介绍 LDO功率损耗 Verilog HDL数字集成电路设计原理与应用 直播回放: DigiKey FollowMe 第二季 第4期 Arduino Nano RP2040 Connect 任务讲解 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 请问在ce5.0的platform builder中用cec editor如何添加一个dll文件？ 请问在ce5.0的platformbuilder中用ceceditor如何添加一个dll文件？请问在ce5.0的platformbuilder中用ceceditor如何添加一个dll文件？ gjchao 电子捕鱼机 80年代初期，我在拿着钓鱼杆的时候，心里就想着，要是鱼儿任我捕捞，好安逸哦。在我生活的环境，是一望无际的大河坝。有时候，我在家里因为淘气被父母骂了或打了，就带上火柴、鱼杆和食盐，在外面过上一两天，那是肯定饿不到我的。一望无际的河坝使父母很难找到我，即使我就在家的附近。在我们这里，春天可以追踪漂亮的蝴蝶；夏天可以在河里摸红色的鲤鱼；等到青草发黄的时候，那肉滚滚的鲶鱼和螃蟹最惹人喜欢；到了打霜季节，那和草色混为一体的野兔，有时突然从你的脚边经过让你惊出一身冷汗。无边的旷野在岷江和沱江的汇合冲击下，创 single 小白白，求大神教导步进电机 我有一个ULN2003A控制的四相步进电机，现在我打算用驱动器控制一个24V的两相步进电机，程序应该怎么改小白白，求大神教导步进电机两相是不是要用双桥来驱动，A，B绕组好些呢？file:///C:\\DocumentsandSettings\\Administrator\\ApplicationData\\Tencent\\Users\\448031894\\QQ\\WinTemp\\RichOle\\BV`9EYMV8Z4I7G~1}(GNRUT.jpgfile:///C:\\D fafafafather 请教个简单的问题 quartusii的.bdf文件中怎么加入标注呢就像电路图里面同一个线路不连起来而是标注同样的名字表示他们是连接的请教个简单的问题这个问题我会了直接引出一条线然后右击这条线里面有个properties选项点开后第一栏name里面输入名字就可以了 xiha ADS803的用法 本帖最后由dontium于2015-1-2312:46编辑ADS803该如何让其进行数模转换，并将转换结果读取出来，最好有示例程序，谢谢！ADS803的用法 深蓝恋风 k60 求友联k60开发板的电路图，，，，有电路板但资料没了k60都没听过友联；找厂家要呗是在网上买到吗，如果是的话，跟供应商再要一份啊。应该是可以给的~~~有电路板楼主就仔细的研究自己画一张啊 13938926987 网友正在看 振幅调制、解调及混频（六） Basics of Neural Networks 回溯搜索的前向检查及约束传播 带加减速脉冲输出指令PLSR 实战篇_音乐播放器实验 步进电机梯形加减速(第2节)_梯形加减速算法原理分析 课程内容复习1_2 Attack ML Models (4)
