线性组合

数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导

我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。

sz66cm·2024-09-10 15:56

通义说【线性代数】为什么矩阵乘以向量是一个对矩阵中列向量的线性组合

矩阵乘以向量可以被理解为该向量在矩阵所代表的空间变换下的映射结果，也可以看作是矩阵列向量的线性组合。为了更好地理解这一点，让我们从矩阵乘法的基本定义出发。

假装有头像·2024-09-03 07:14

高等代数精解【9】

文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵

叶绿先锋·2024-09-03 07:14

Logistic分类算法原理及Python实践

其原理基于线性回归和逻辑函数（Sigmoid函数）的组合，能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内，从而进行分类预测。

doublexiao79·2024-09-03 03:22

线性基整理

一组线性无关的向量即可作为一组基底，张起一个线性的向量空间，这个基底即称为线性基，利用线性基的基底进行线性运算，可表示向量空间内的所有向量，换句话说，所有向量都可以拆成基底的线性组合。

益达爱喝芬达·2024-08-29 02:51

机器学习中的逻辑回归

它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射

极客李华·2024-08-25 17:35

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

《深度学习》阅读笔记

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

[算法学习] 贝祖定理

//1、若n>ab-a-b,有解//2、若n=0,有解(x=y=0)//3、若n0//设a和b的最大公约数为gcd(a,b),因为a,b,x,y均为整数,其线性组合同样是gcd(a,b)的倍数//故ax

Waldeinsamkeit41·2024-02-14 13:36

线性代数的本质 2 线性组合、张成的空间、基

一种新的看待方式对于一个向量，比如说，如何看待其中的3和-2？一开始，我们往往将其看作长度（从向量的首走到尾部，分别在x和y上走的长度）。在有了数乘后，我们可以将其视为对向量进行缩放的标量，缩放的对象是两个特殊的向量和，这两个向量也被称为xy坐标系的基向量。也就是有：这种把向量看作向量的数乘的和的思想正体现了数乘和相加是线性代数的核心。这里很自然引出一个问题，可不可以换另外的向量作基向量？比如这里

Sanchez·J·2024-02-14 06:12

机器学习12-基本感知器

感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1

dracularking·2024-02-14 04:01

理解激活函数

定义：这里根据常用表示方法将隐藏层第一层作为神经网络的第1层，输入层则作为第0层根据上述推导，如果使用线性激活函数，无论神经网络有多少层，都只是计算输入特征的线性组合，那还不如全部去掉所有隐藏层。

陈昱熹·2024-02-11 23:42

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。

陌简宁·2024-02-11 14:40

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1（ANN相关概念与计算）

它由多个神经元（也称节点、单元）组成，每个神经元通过计算输入和权重的线性组合，并经过激活函数的非线性转换来产生输出。神经网络可以通过调整权重和偏置来学习输入数据的特征和模式。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

PLS回归的核心思想是通过找到一组新的变量（称为部分最小二乘变量或PLS成分），这些新变量是原始自变量的线性组合，

AI Dog·2024-02-10 06:29

AdaBoost 算法

弱分类器被线性组合成为一个强分类器。一、面临两个问题：在每一轮，如何改变训练数据的概率分布或者权值分布。如何将弱分类器组合成强分类器。

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

openCV【实践系列】8——OpenCV中的颜色空间

RGB色彩空间RGB颜色空间具有以下属性1.它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。2.三个通道通过照射到表面的光量相关联。

一只长尾巴·2024-02-05 15:03

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。

Nie同学·2024-02-04 01:09

机器学习之DeepSequence软件使用学习

它将序列中的高阶依赖性建模为残差子集之间约束的非线性组合。

爱刷短视频的大朋友·2024-02-03 07:52

B样条基函数

p(u)表示第i个p次（p+1阶）B样条基函数，其定义为由此可知：（1）Ni,0(u)是一个阶梯函数，它在半开区间u∈[ui,ui+1)外都为零；（2）当p>0时，Ni,p(u)是两个p-1次基函数的线性组合

老歌老听老掉牙·2024-02-02 20:29

Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战

在AR(p)模型中，当前的时间序列值被表示为过去p个时期的线性组合加上一个误差项。ar_select_order

胖哥真不错·2024-01-30 19:00

线性代数笔记4.4(二)非齐次线性方程组解的结构

=0的解，即非齐次方程组的解相减得到齐次方程组的解非齐次线性方程组的解与导出组的解相加以后，还是非齐次方程组的解非齐次线性方程组解的结构非齐次线性方程组的解：等于一个Ax=b的一个特解+Ax=0的基本线性组合求非齐次线性方程组的解就转换为

被遗忘在角落的死小孩·2024-01-29 13:18

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

亦旧sea·2024-01-29 05:41

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化

RIKI_1·2024-01-28 23:13

人工智能之数学(二) ------ 矩阵分解

一.目的理论上都是为了简化计算1.比如求解矩阵的多次幂可用矩阵分解方法实现快速手酸2.用于求解线性方程,比如正交分解就可以用来求解不相容的最小二乘方程组(没有确切的解)比如Ax=b:用A的列向量线性组合表示

千喜Ya·2024-01-27 08:45

MIT_线性代数笔记：线性代数常用计算公式

这表明矩阵C的列向量是矩阵A列向量的线性组合，组合的“权”就是

浊酒南街·2024-01-27 08:54

数值积分与微分

图片发自App数值积分的思想为利用几个点的函数值和求积系数来线性组合，从而近似积分，进一步和插值联系起来，再进行等距插值，得到牛顿科特斯公式，其中提到了代数精度，收敛性，稳定性的概念，偶数阶求积公式代数精度会高一点

抄书侠·2024-01-24 05:37

MIT 线性代数 10.四个基本子空间以及把矩阵当成一个向量

1.列空间2.零空间3.行空间A的所有行的线性组合，即A的转置的列空间4.的零空间,有时我们也叫的左零空间微信图片_20220406175009.png列空间和零空间前面求的解已经提到过，其实不用继续做过多讲解这里说一下行空间和零空间还是以之前的矩阵例子我们知道消元的过程可以用表达这边我们直接写出

光能蜗牛·2024-01-23 08:31

二维几何变换java代码_计算机图形学之二维图形变换

向量的一些基本概念向量的相加和数乘向量的线性组合仿射组合：如果线性组合的系数a1,a2,...am的和等于1，那么它就是仿射组合，即a1+a2+...

陈璃璃·2024-01-22 22:09

三种方法实现PCA算法（Python）

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

山阴少年·2024-01-17 14:50

矩阵代数（六）- 子空间

也是和的线性组合，因此属于。对任意数。也是和的线性组合，因此属于。若不等零而是的倍数，则和仅生成通过原点的直线。所以通过原点的直线同样是子空间。

mHubery·2024-01-17 01:12

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。

桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

geemap学习笔记046：线性卷积--低通滤波器和拉普拉斯算子

convolve()输出图像的每个像素都是内核值和内核覆盖的输入图像像素的线性组合。核独

静观云起·2024-01-15 09:51

分类方法之逻辑回归

逻辑回归通过将输入变量和权重进行线性组合，并通过一个特殊的函数（称为逻辑函数或Sigmoid函数）将结果转化为0到1之间的概率值。这个概率值可以表示在给定输入变量的情况下，事件发生的可能性。

亦旧sea·2024-01-14 06:20

机器学习-线性回归

这种函数是一个或者多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。2、一元线性回归一元线性回归分析：找到一条直线能够最大程度上拟合二维空间中出现的点。

有语忆语·2024-01-13 07:09

【机器人控制】——自适应抗扰控制（ADRC）

的控制器输入是误差eee，输出是控制量uuu控制的目的是：使输出yyy跟踪上输入rrr优势：→“基于误差，消除误差”→“原理简单，易于实现”→“充分利用过去、现在和将来的信息”不足：→从控制器输出上：三种信息的线性组合并非最佳

Piccab0o·2024-01-12 17:04

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题

BigCowPeking·2024-01-12 17:57

PCA主成分分析算法

比如通过对原有10个特征的线性组合,我们找出3个主成分，就足以解释绝大多数的方差，该算法在高维数据集中被广泛应用。

沉住气CD·2024-01-12 05:47

《元宇宙》之序2

区块链技术不是简单的点对点网络和密码技术的线性组合，最重要的是它让全部的区块链网络参与者取得共识。区块链网络中的每个节点，都成了历史的见证者，从而避免了因缺乏信任而无法完成操作。

竹萱的清欢阁·2024-01-11 22:39

GNSS观测值线性组合

1在几何距离线性化中，不论变量x的估计值是多少，估值改正数的系数是不变的。2.宽、窄巷组合（噪声放大倍数）由于几何距离与频率无关，在宽巷组合中，可直接依据几何距离，四舍五入确定宽巷模糊度3.无电离层延迟观测值：噪声放大因子：8.87https://blog.csdn.net/wuwuku123/article/details/106497131/由于几何距离p与频率无关，所以观测量乘以系数相减过后

apple-mapping·2024-01-11 11:35

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。

孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。

孤嶋·2024-01-10 08:08

Python中的线性可分性

这样的分类问题被称为“线性可分离”，即通过i/p的线性组合进行分离。数学中的线性可分线性可分性是在线性代数

python收藏家·2024-01-09 19:18

python pca/svd原理及应用