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电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 2 BasicConcepts(Foundations of Data Mining)
文档格式:PDF 文档大小:4.03MB 文档页数:116
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 2 BasicConcepts(Foundations of Data Mining)
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 4 Sampling for Big Data
文档格式:PDF 文档大小:3.43MB 文档页数:35
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 4 Sampling for Big Data
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 6 Graph Mining
文档格式:PDF 文档大小:4.55MB 文档页数:41
Key Node Identification Community Detection
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 7 Hadoop-Spark
文档格式:PDF 文档大小:4.3MB 文档页数:57
电子科技大学:《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 7 Hadoop-Spark
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(学习资料)随机矩阵补充材料 Analysis of neural networks - a random matrix approach
文档格式:PDF 文档大小:481.31KB 文档页数:14
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(学习资料)随机矩阵补充材料 Analysis of neural networks - a random matrix approach
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)03 Transforms
文档格式:PDF 文档大小:439.66KB 文档页数:30
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)03 Transforms
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)04 Asymptotic Spectrum Theorems(2/4)
文档格式:PDF 文档大小:490.44KB 文档页数:37
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)04 Asymptotic Spectrum Theorems(2/4)
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)04 Asymptotic Spectrum Theorems(4/4)
文档格式:PDF 文档大小:472.25KB 文档页数:34
1. Continuing Mapping Theorem 2. Silverstein Theorem
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)06 Non-asymptotic Analysis for Large Random Matrix
文档格式:PDF 文档大小:719.69KB 文档页数:46
6.1 Non-asymptotic Analysis: Concentration inequality 6.2 Non-asymptotic Analysis: extreme singular values
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)07 Analysis of neural networks - a random matrix approach
文档格式:PDF 文档大小:511.39KB 文档页数:13
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)07 Analysis of neural networks - a random matrix approach
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