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斯坦福 文章

斯坦福大学研发出易弯曲的有机半导体集成电路

  •   据外媒报道,斯坦福大学的研究组研发出一款易弯曲的有机半导体集成电路设备,加入弱酸(如醋酸)后可实现降解。   该研究结果发表在5月1日的《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)杂志上,该研究论文由斯坦福大学及惠普公司、加州大学圣塔芭芭拉分校(University of California Santa Barbara)的研究人员共同完成。   据联合国环境总署(United Nations Environment Pr
  • 关键字: 斯坦福  集成电路  

斯坦福机器学习公开课笔记15——隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析

  •   我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法,通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。  本文继续PCA的话题,包括PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)。在SVD和LSI结束之后,关于PCA的内容就告一段落。视频的后半段开始讲无监督学习
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记14——主成分分析

  •   上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来估计参数。  本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,但是该方法比较直接,只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇只是后半部分的笔记,所以内容
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记13B——因子分析模型及其EM求解

  •   本文是《斯坦福ML公开课笔记13A》的续篇。主要讲述针对混合高斯模型的问题所采取的简单解决方法,即对假设进行限制的简单方法,最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model),包括因子分析模型的介绍、EM求解等。                                   &nb
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型

  •   本文对应公开课的第13个视频,这个视频仍然和EM算法非常相关,第12个视频讲解了EM算法的基础,本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推导、混合贝叶斯模型(Mixture of Naive Bayes,MoNB)的EM推导、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章内容较多,故而分为AB两篇,本篇介绍至混
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记12—K-Means、混合高斯分布、EM算法

  •   本文对应斯坦福ML公开课的第12个视频,第12个视频与前面相关性并不大,开启了一个新的话题——无监督学习。主要内容包括无监督学习中的K均值聚类(K-means)算法,混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG),求解MoG模型的EM算法,以及EM的一般化形式,在EM的一般化形式之前,还有一个小知识点,即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。          
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记11—贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议

  •   本文对应ML公开课的第11个视频。前半部分仍然是讲学习理论的内容,后半部分主要讲述一些在具体应用中使用ML算法的经验。学习理论的内容包括贝叶斯统计和正则化(Bayesianstatistics and Regularization)、在线学习(OnlineLearning)。ML经验包括算法的诊断(Diagnostics for debugging learning algorithms)、误差分析(error analysis)、
  • 关键字: 斯坦福  器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记10--VC维、模型选择、特征选择

  •   本篇是ML公开课的第10个视频,上接第9个视频,都是讲学习理论的内容。本篇的主要内容则是VC维、模型选择(Model Selection)。其中VC维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析;模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(FeatureSelection)两大类内容。                          
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

小身材大智慧 微缩在芯片上的生化实验室

  • 当无人驾驶汽车、完虐人类围棋高手的AlphGo等等以前只能在科幻电影中见到的“未来科技”逐一出现在了我们现实生活中的时候,这样的“小身材有大智慧”的智能芯片似乎也能够梦想照进现实了。
  • 关键字: 芯片  斯坦福  

斯坦福机器学习公开课笔记4——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯

  •   本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。                        &nb
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福机器学习公开课笔记1、2 -——线性规划、梯度下降、正规方程组

  •   最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少。该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等。按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真正的理解了,所谓虽慢实快者也。  由于博客上写公式实在是太难弄了,如果一个公式一个公式的转成图片传上来,反而是排版很差。所以索性全部弄成图片传
  • 关键字: 斯坦福  机器学习  

斯坦福大学或引发医疗革命:诊断芯片成本将降至1美分

  •   斯坦福大学医学院的研究人员开发了一种全新的方法,仅需要一台普通的喷墨打印机,就可以生产便宜而且可以重复使用的诊断用途的“芯片实验室(Lab-on-a-chip)”。   根据百度百科的解释,芯片实验室是指把生物和化学等领域中所涉及的样品制备、生物与化学反应、分离检测等基本操作单位集成或基本集成于一块几平方厘米的芯片上,用以完成不同的生物或化学反应过程,并对其产物进行分析的一种技术。   斯坦福基因组技术中心的生物化学和遗传学教授Ron Davis称,新技术将单片芯片的成本降
  • 关键字: 斯坦福  诊断芯片  

斯坦福: 新的存储器技术可能更节能

  •   科学家们经常会发现尚未完全理解其中因果的事物令人兴趣盎然,但是对于工程师而言,此种未知奥秘却是梦魇。工程师的工作是将基础知识转化为实用技术,这意味着需要洞察细节。  12月5日,全球顶级研究人员汇聚旧金山,参加IEEE国际电子组件会议(IEDM)。斯坦福大学团队在会议上发表的一篇论文,正是这种洞察细节精神的体现。  由IBM电子工程师出身的黄汉森教授(H. S. Philip Wong)领导的该团队,在深入研究一种新型数据存储技术。对于智能手机和其他移动设备而言,高效节能
  • 关键字: 斯坦福  存储器  
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