本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Boosting2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 OpenCV 3 with Python 3 Tutorial Microchip触摸解决方案的一天 德州仪器深度学习 (TIDL) 概述 构建块 DAC: 系统思考方法 Miz702 zynq视频进阶教程（米联客） 手把手教你学DSP视频教程 python机器学习 LPC800：利用32位的性能提升你的8位应用 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 网友正在看 DSP on ARM Cortex-M4 OV5640摄像头寄存器配置 Razavi Electronics2 Lec4- Additional Cascode Examples, Cascode Amp with PMOS Input Ep12 Semiconductor Engineering Dictionaries_and_If-Else THE BELLMAN-FORD ALGORITHM- Detecting Negative Cycles MSP CapTIvate接近传感器的PCB设计指南 汽车ADAS（先进驾驶员辅助系统）动向
