本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 矩阵次导数继续观看 课时1：基本概念 课时2：随机向量 课时3：随机向量性质 课时4：多元高斯分布 课时5：分布性质 课时6：条件期望 课时7：多项式分布 课时8：多元高斯分布及应用 课时9：渐近性质 课时10：核定义 课时11：正定核性质 课时12：正定核应用 课时13：核主元分析 课时14：主元分析 课时15：主坐标分析 课时16：期望最大算法 课时17：概率PCA 课时18：最大似然估计方法 课时19：EM算法收敛性 课时20：MDS方法 课时21：MDS中加点方法 课时22：矩阵次导数 课时23：矩阵范数 课时24：次导数 课时25：spectral clustering 课时26：K-means algorithm 课时27：Matr-x Completion 课时28：Fisher判别分析 课时29： 谱聚类1 课时30：谱聚类2 课时31：Computational Methods1 课时32：Computational Methods2 课时33：Fisher Discriminant Analysis 课时34：Kernel FDA 课时35：Linear classification1 课时36：Linear classification2 课时37：Naive Bayes方法 课时38：Support Vector Machines1 课时39：Support Vector Machines2 课时40：SVM 课时41：Boosting1 课时42：Boosting2 课程介绍共计42课时，1天4小时6分25秒 机器学习导论 机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。 上传者：老白菜 猜你喜欢 直播回放: 使用 DLP® 微型投影技术的 IoT 显示方案 了解和优化采样数据系统 医疗监护和可穿戴设备 [高精度实验室] 运算放大器 : 10 稳定性 瑞萨电子触摸键解决方案演示 可编程ASIC设计（四川大学） 直播回放: Microchip 安全系列14 - 采用SAM L11和TrustFLEX ATECC608安全器件的GoodLock项目 无线控制智能灯泡（IoTT大篷车） 热门下载 热门帖子 网友正在看 多分辨率分析 后门和漏洞 编译器实例 电力电子技术 交换技术 页面置换二 毕业班第2课第4.2节_移植最新u-boot支持烧写yaffs映象及制作补丁 手把手教你学51单片机与Proteus第十七讲88点阵的原理与编程上
