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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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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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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
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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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简要历程 特征学习原理 应用模式
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I: What does CNN Learn? II: How does CNN go deep? III: Variants of CNN
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Motivation RNN LSTM/GRU Applications Discussion
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RL解决的问题 RL的基本原理 RL的典型应用 RL的发展趋势
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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
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2.1 机器学习与深度学习 2.2 模型压缩与加速
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