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07CUMCMProblemB
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CS5460
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liuxinggaishu
- :流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形
3G
- 华为3G培训课件，是了解3G知识的经典课件
10.1.1.128.9678
- deblocking filter design
Aurora
- 使用开源软件Aurora做的交通仿真研究-Using Aurora Road Network Modeler for Active Traffic Management
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- Hi3510 HiBoot Application Notes
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- Human Face Detection Using Genetic Algorithm
Chapitre-3
- Important en Analyse des SSLIC
Unit-Commitment-Methods-to-Accommodate-High-Level
- Unit Commitment Methods to Accommodate High Levels of Wind Generation
STM32-GPRS
- SIM900_MMS_AT Command Manual_V1.00 STM32-SIM900_MMS_AT Command Manual_V1.00