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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
文档格式:PDF 文档大小:5.11MB 文档页数:68
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
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11讲 特征提取 Feature Extraction
文档格式:PDF 文档大小:2.79MB 文档页数:58
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
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9讲 特征选择 Feature Selection
文档格式:PDF 文档大小:3.21MB 文档页数:95
模式特征 类别可分离性判据 特征的选择 讨论
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7讲 其他分类方法 Classifiers for More
文档格式:PDF 文档大小:2.67MB 文档页数:59
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
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1讲 概论 Introduction(主讲:郝家胜)
文档格式:PDF 文档大小:5.96MB 文档页数:59
为何研究机器学习 什么是机器学习 机器学习的主要方法 本课程的主要内容及参考资料
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