本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Descent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 2019_Digikey KOL系列：浅谈电子产品的开发创意及利用网络资源为开发助力 利用XMC1000的智能LED照明 基于Arduino的自动电视限时系统 集成电路版图设计 Soc Design Lab - NYCU 2023 直播回放: TI 毫米波雷达在汽车领域的最新应用 ADPD188BI 适用于烟雾探测的集成光学模块 Vishay企业介绍 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 UML简介与类图详解 在进行嵌入式软件开发时，对于比较复杂的项目，在编写代码之前，一般会先进行需求分析与软件功能设计，比较常用的方式使用UML建模来实现。本篇起，来介绍在嵌入式开发中，比较常用的一些UML图的知识点与画法实例。本篇先介绍UML中的类图。1UML简介1.1UML是什么UML，全称为UnifiedModelLanguage，即统一建模语言，是由一整套图表组成的，为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言。UML代表了一组最佳工程实践，这些实践已被证明在大型 DDZZ669 F28027驱动LCD12864的问题，请教大家，很急的 现在用F28027驱动12864，按照时序进行编程，实在找不到问题，但是就是不能显示，求大家帮帮忙看一下，谢谢了#includeDSP28x_Project.h#defineCSGpioDataRegs.GPADAT.bit.GPIO5#defineSIDGpioDataRegs.GPADAT.bit.GPIO6#defineCLKGpioDataRegs.GPADAT.bit.GPIO7voidGpio_Init(void){E woshilee 怎样在Synplify Pro里运行tcl脚本？ Windows系统。SynplifyPro的版本是2013.3，license是nodelocked。在命令行逐条输入单独的tcl命令可以运行，但是无法运行包含同样tcl命令的脚本文件。我试过在命令行输入synplify_pro-batchtest.tcl和synplify-batchtest.tcl，synplify提示“childprocessexitedabnormally”。选择Run-RunTCLScript，运行test.tcl，在弹出的窗口显示 azzzztec 关于STM32 Nucleo 板卡智勇大闯关延期的通知 活动详情请见：http://www.eeworld.com.cn/huodong/201408STM32/index.html由于团购的特殊性，所以大家收到开发板的时间比预期要晚，所以在此通知各位：STM32Nucleo心得分享、角逐ST蓝牙评估板资格阶段将延期到2014年11月2日结束，因此，本活动的后续各个阶段日期均顺次后延。具体时间表为：11月3日—11月10日颁奖：确定&发送ST蓝牙评估板11月11日—12月30日 EEWORLD社区 开关电源方面知识 开关维修方面的知识开关电源方面知识内容非常清晰，值得学习，已下载收藏，非常感谢楼主的分享 学习了，内容非常清晰，非常感谢楼主的分享。好文，有需要的可以看看。 谢谢了，我最近也买了很多开关电源方面的书，可是不太看得懂，这几本我看看了解下此电路还不如移相触发晶闸管为变压器供电。移相触发晶闸管，可以在交流半周期的后半触发，此时电压瞬时值已...采用了多方案，EMC难过，由于体积限止，才下策找一种新方案是选有电源，再谈传导与辐射（通过；传导；0.15M-30M zhoullma 搭建一个更智能的能源网络 本帖最后由dontium于2015-1-2311:42编辑v.youku./v_show/id_XNzI3NzMyNjk2.html搭建一个更智能的能源网络本帖最后由dontium于2015-1-2311:42编辑过来看看~~~网太卡 德州仪器_视频 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)
