本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 31 机器学习（二）继续观看 课时1：机器学习 绪论（一） 课时2：机器学习 绪论（二） 课时3：机器学习 绪论（三） 课时4：机器学习 绪论（四） 课时5：监督学习（一） 课时6：监督学习（二） 课时7：森林道路（一） 课时8：森林道路（二） 课时9：森林道路（三） 课时10：用无监督学习方法来调研图像（一） 课时11：用无监督学习方法来调研图像（二） 课时12：用无监督学习方法来调研图像（三） 课时13：用无监督学习方法来调研图像（四） 课时14：用无监督学习方法来调研图像（五） 课时15：用无监督学习方法来调研图像（六） 课时16：分簇聚类方法（一） 课时17：分簇聚类方法（二） 课时18：聚类（一） 课时19：聚类（二） 课时20：聚类（三） 课时21：非参数方法（一） 课时22：非参数方法（二） 课时23：非参数方法（三） 课时24：多元化与参数分析（一） 课时25：多元化与参数分析（二） 课时26：多元化与参数分析（三） 课时27：多元化与参数分析（四） 课时28：多元化与参数分析（五） 课时29：多元化与参数分析（六） 课时30：机器学习（一） 课时31：31 机器学习（二） 课时32：机器学习（三） 课时33：机器学习（四） 课时34：机器学习（五） 课时35：多层感应器（一） 课时36：多层感应器（二） 课时37：多层感应器（三） 课时38：多层感应器（四） 课时39：多层感应器（五） 课时40：多层感应器（六） 课时41：多层感应器（七） 课时42：多层感应器（八） 课时43：多层感应器（九） 课时44：多层感应器（十） 课时45：多层感应器（十一） 课时46：多层感应器（十二） 课程介绍共计46课时，15小时18分45秒 机器学习贝尔实验室黄大威 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 上传者：老白菜 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 [高精度实验室] 接口 : (3) Ethernet 以太网 研讨会：ams 投影照明 (MLA) 增强汽车与道路的沟通 TI CC2652 让您轻松实现 Zigbee 和 Thread 应用以及产品开发 电池供电的电机驱动：如何设计一个高性能功率级系统？ 机器人学(斯坦福大学版) 手把手教你学ARM-STM32 HVI系列 - 深度掌握隔离驱动器瞬态共模噪音抑制及其特性 手工焊接GH60上的SMD贴片元件 热门下载 场效应晶体管及其集成电路 经典教材：《电子元器件及手工焊接》(7).pdf 单片机控制的LCD心电监护仪的设计 AMC7150cv资料 μPD7802808单片机的功能及应用 Verilog HDL语言的PPT教程。包括简介、逻辑概念、语法和示例。 遗传工具箱及代码 HDS组态软件功能演示工程 数字电路课程设计教学大纲.doc Digital Signal Processing Using MATLAB 3rd Edition, by Vinay K. Ingle and John G. Proakis.pdf 热门帖子 网友正在看 第14.2讲 根文件系统构建-busybox配置、中文支持与编译 数模混合信号电路设计 同济大学FPGA课程视频（14） 示波器讲座-周公 传感器敏感结构的力学特性（一） CapTIvate™：引爆触摸新体验（1） MALLAT算法 小波分解和合成算法 合成算法 第三章 第1讲 几何变换基础（张桦主讲）
