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原文:
支持向量機
面試 | SVM 高頻面試題
手寫(xiě)的從前2016 閱5317 轉41
徹底理解機器學(xué)習 SVM 模型
taotao_2016 閱189
SVM基本概要與sklearn.svm.svc 參數說(shuō)明
Z2ty6osc12zs6c 閱208
從超平面到SVM(二)
萬(wàn)皇之皇 閱748 轉4
支持向量機通俗導論(理解SVM的三層境界)
葉喜勇圖書(shū)館 閱1310 轉20
四個(gè)小項目完全解讀支持向量機 | 文末附代碼下載方法
大力的豬 閱63
SVM學(xué)習
學(xué)海無(wú)涯GL 閱92
分類(lèi)器
deepen9bodhs0m 閱708
支持向量機:簡(jiǎn)單而高效的分類(lèi)算法
辦公技巧達人 閱29
SVM入門(mén)(八)松弛變量
funson 閱2861 轉128
支持向量機及其應用
superlee 閱23423 轉383
SVM詳解
imelee 閱579 轉5
支持向量機的基本原理_你不理財,財不理你
wrf 閱1323 轉49
數據挖掘十大經(jīng)典算法 1
imzjw 閱532 轉7
一種基于支持向量機的車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)器設計方案
accesine 閱1407 轉34
深度學(xué)習-LeCun、Bengio和Hinton的聯(lián)合綜述(上)
慈溪全媒體 閱441 轉8
在R中使用支持向量機(SVM)進(jìn)行數據挖掘
黃健a00qp4p45m 閱1361 轉8
深度學(xué)習的過(guò)往
天道酬勤197102 閱487 轉6
模式識別學(xué)科發(fā)展報告(1)丨模式識別基礎重要研究進(jìn)展
GTF_001 閱538 轉7
【算法地圖】一張地圖帶你玩轉機器學(xué)習
快讀書(shū)館 閱91 轉4
PHM算法 | 故障診斷建模方法
SAIJIN 閱1479 轉7
【機器學(xué)習概述】第二篇、模型評估和驗證
杉杉之園 閱524 轉4
深度學(xué)習六十問(wèn)!一位算法工程師經(jīng)歷30+場(chǎng)CV面試后總結的常見(jiàn)問(wèn)題合集下篇(含答案)
昵稱(chēng)73546223 閱761 轉4
支持向量機及其R實(shí)現
墨濃云啟 閱341 轉8
Yoshua Bengio等大神傳授:26條深度學(xué)習經(jīng)驗
夢(mèng)無(wú)幻 閱323 轉3
對SVM的個(gè)人理解
聽(tīng)語(yǔ)思祈 閱323 轉2
基于MATLAB R2018a庫函數構建KNN分類(lèi)器
松果仁圖書(shū)館 閱260 轉2
核函數(Kernel function)(舉例說(shuō)明,通俗易懂)
lichwoo 閱595 轉2
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