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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3讲 线性模型 Linear Models
文档格式:PDF 文档大小:2.73MB 文档页数:39
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
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第6讲 近邻法与Logist回归 Nearest Neighbors & Logist Regression
文档格式:PDF 文档大小:5.78MB 文档页数:62
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
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第8讲 非监督学习 Unsupervised Learning
文档格式:PDF 文档大小:10.86MB 文档页数:124
无监督学习任务 基于原型的学习方法 EM算法 动态聚类方法 新方法
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
文档格式:PDF 文档大小:1.13MB 文档页数:32
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
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第12讲 特征学习 Feature Learning
文档格式:PDF 文档大小:6.46MB 文档页数:88
简要历程 特征学习原理 应用模式
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第14讲 深度CNN Deep CNN
文档格式:PDF 文档大小:10.41MB 文档页数:98
I: What does CNN Learn? II: How does CNN go deep? III: Variants of CNN
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第17讲 循环神经网络 Recurrent Neural Networks
文档格式:PDF 文档大小:6.18MB 文档页数:72
Motivation RNN LSTM/GRU Applications Discussion
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第18讲 强化学习 Reinforcement Learning
文档格式:PDF 文档大小:4.71MB 文档页数:85
RL解决的问题 RL的基本原理 RL的典型应用 RL的发展趋势
电子科技大学:《嵌入式人工智能 Embedded Artificial Intelligence》课程教学资源(课件讲稿)第1章 嵌入式人工智能概述
文档格式:PDF 文档大小:3.88MB 文档页数:69
1.1 嵌入式AI概念 1.3 中国AI芯片发展状况 1.2 嵌入式AI实现手段 1.4 嵌入式AI典型应用
电子科技大学:《嵌入式人工智能 Embedded Artificial Intelligence》课程教学资源(课件讲稿)第2章 模型压缩与加速
文档格式:PDF 文档大小:4.39MB 文档页数:89
2.1 机器学习与深度学习 2.2 模型压缩与加速
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