?? 工程訓(xùn)練技術(shù)資料

?? 資源總數(shù):6730
?? 源代碼:24518
工程訓(xùn)練是電子工程師提升技能、掌握最新技術(shù)趨勢(shì)的必備途徑,涵蓋從基礎(chǔ)電路設(shè)計(jì)到高級(jí)嵌入式系統(tǒng)開發(fā)等多方面內(nèi)容。通過我們的6730個(gè)精選資源,您可以深入學(xué)習(xí)模擬與數(shù)字電路、單片機(jī)編程、FPGA應(yīng)用及物聯(lián)網(wǎng)解決方案等熱門領(lǐng)域知識(shí)。無論您是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士,這里都有適合您的高質(zhì)量教程和項(xiàng)目案例,助您在職業(yè)生涯中不斷進(jìn)步。立即加入我們,開啟您的專業(yè)成長(zhǎng)之旅!

?? 工程訓(xùn)練熱門資料

查看全部6730個(gè)資源 ?

在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具....

?? ?? sy_jiadeyi

?? 工程訓(xùn)練源代碼

查看更多 ?
?? 工程訓(xùn)練資料分類