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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第13讲 卷积神经网络 Convolution Neural Nets
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第七节方向导数与梯度 1.方向导数的概念及计算 2.梯度的概念与几何意义
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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第11讲 特征提取 Feature Extraction
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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第10讲 特征提取 Feature Extraction
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模式特征 类别可分离性判据 特征的选择 讨论
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第五节隐函数的求导公式 1.隐函数求导:一个方程的情形 2.方程组的情形
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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第7讲 其他分类方法 Classifiers for More
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1 最近邻法 2 k-近邻法 3 近邻法快速算法 4 剪辑近邻法与压缩近邻法
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理解线性判别分析 了解多分类学习 理解对数几率回归 掌握线性回归 了解类别不平衡问题
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第四节多元复合函数的求导法则 1.多元复合函数链式求导法则 2.全微分的形式不变性
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