斯坦福机器学习公开课笔记—贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议-电子工程世界

　　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)、销蚀分析(ablativeanalysis)、过早优化(premature optimization)。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。

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Tensilica可配置处理器应用在斯坦福项目

Tensilica 日前宣布斯坦福大学 Smart Memories 项目使用 Tensilica Xtensa LX2 可配置处理器，用于针对下一代应用的多核计算基础架构。斯坦福大学 Smart Memories 项目研发原型 SoC 设计，帮助用户进行芯片级处理器和存储系统设计。 Tensilica 技术帮助 Smart Memory 研发团队专注于设计更加灵活的存储系统，可支持各种存储模型，包括信息传输、对称共享存储、事务存储。该设计的商业应用可行性正在被多家著名半导体厂商评估。 Tensilica 首席技术官 Chris Rowen 博士表示，“ Tensilica 处理器技术推动着业界革命性的

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