线性组合第10页

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（三）

一个神经元内部的操作分为两步：第一步是输入特征的线性组合，第二步是将z通过激活函数进行非线性变化得到a，也就是对y的拟合。

山羊君·2022-12-27 06:52

神经网络的初步认识

一个基本的神经元包括：输入信号、线性组合和非线性激活函数：其中，xj是输入信号，wij是权重，zi是线性组合的结果，b是偏置，激活函数是σ（），最后σi是输出信号。

科研苟Gamber·2022-12-26 14:57

主成分分析PCA详解及MATLAB实现

爱趣无穷·2022-12-25 12:55

主成分分析（PCA）

主成分分析是一种降维（去除噪声和不重要信息）方法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关。适用性：当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性。

刘_六六·2022-12-25 12:24

机器学习 | PCA

一.基本原理是一种分析简化数据集的技术PCA从原始变量出发，通过旋转变化（即原始变量的线性组合）构建出一组新的，互不相关的新变量，这些变量尽可能多的解释原始数据之间的差异性（即数据内在的结构），它们就称为原始数据的主成分

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 10:23

人工智能基础部分5-激活函数的概念

激活函数是一种特殊的函数，它通过计算输入信号的线性组合，然后根据某种特定的函数来生成输出信号。激活函数的主要作用是对输入的特征进行组合，以便模型能够学习输入特征之

微学AI·2022-12-24 01:51

matplotlib seaborn 数据可视化（5）——2维高斯混合体（GMM）

目录高斯混合体的数学概念生成GMM分布模型检验模型代码高斯混合体的数学概念高斯混合体是由若干个高斯随机变量线性组合而成，表示为GMM=∑k=1Kαk⋅Gaussiank,∑kαk=1,αk>0,∀αk\

Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

图像处理基础篇1：颜色空间 RGB、HSV

局限性RGB颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来

qq_39075859·2022-12-23 23:15

系统辨识与自适应控制matlab程序_控制算法手记无模型自适应控制

传统PID在闭环控制的框架下根据当前时刻和相邻时刻偏差的线性组合计算出控制指令；而迭代学习控制在预设同样工况下重复执行同样任务的基础上，通过系统、深入(以至冗余)地利用历史控制输入和偏差信息直接计算控制指令

weixin_39962675·2022-12-23 16:53

线性回归理论说明及公式推导

在线性模型中，我们就可以将最终结果，看作是所有的输入的线性组合，即如下形式：这样我们就的得到了线性回归的最基本的模型。为了表达式的简便，我们用同一符号来表示属性，则表达式可做如下形式

weixin_44143588·2022-12-23 15:40

DEM、DOM、DLG、DRG、DTM、DSM概念解释及联系

一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡

Zsh00058555·2022-12-23 15:55

线性模型-优化方法及推导过程

本文包含大量不严谨的公式写法，只是推式子时候打草记录一下…线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。

HeartFireY·2022-12-23 15:23

轴承故障诊断matlab实现,基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断(含matlab程序)

fxsgn[(w)(x)b]sgn(ai*yiK(xi,x)b*)(13)*T*i1n其中xi为支持向量，x为未知向量，(13)式就是SVM，在分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合

勤小墨·2022-12-23 13:08

深度学习：激活函数Activation Function

Tanh(双曲正切,双S形函数)ReLULeakyReLUELUMaxout为什么时候激活函数参考:一文详解激活函数如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合

ZERO_pan·2022-12-22 23:35

神经网络激活函数Activation Function （tips）

如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。

456878921324·2022-12-22 23:04

时间序列之协整检验(3)

协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。协整理论

米米吉吉·2022-12-22 22:55

周志华《机器学习》——线性模型

线性模型定义假设一个样例由x={x1,x2,x3,...xd}表示的，其中每一个xi都是一个属性（如西瓜a={根蜷缩，瓜皮黄}）线性模型是学习出一个线性规则来回归或分类，这个线性规则可以用属性的线性组合表示

zzmmhxs·2022-12-22 13:27

【周志华机器学习】线性模型

第三章线性模型基本形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不平衡问题基本形式线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

mikasaaaaa·2022-12-22 13:16

IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。

weixin_30877493·2022-12-22 08:27

线性方程组的解

参考总结：1对于1.1：无解1.2：有解（可以理解为b是A列向量的线性组合）1.2.1：唯一解（因为存在A的逆矩阵）1.2.2：无穷解（因为不存在A的逆矩阵）2对于：有解1.2.1：只有零解（又称唯一解

ad转化器·2022-12-22 07:12

三维重建 | 单张彩色图像三维重建学习框架

这种紧凑的方法采用自由变形和稀疏的线性组合来编码，可以做到从单个图像进行3D重建。与以往的工作不同，文章不依赖轮廓和地表来进行三维重建。

聂庄666·2022-12-21 15:56

【图像去噪】双立方插值和稀疏表示图像去噪【含Matlab源码 2009期】

稀疏表示模型简介图像的稀疏表示能够更好地表示出图像的特征,其理论依据就是,有用的图像信号是有序的,而噪声普遍是杂乱无章的,因此可以提取出能够表示图像特有奇异性特征的信息,比如边缘、线段、条纹、端点等,再用特定的过完备字典中的原子进行线性组合

Matlab领域·2022-12-21 10:39

sigmoid函数_激活函数

为什么使用激活函数如果没有激活函数，神经网络就变成了线性模型，输出是输入的线性组合，使用一层与使用多层没有区别。

weixin_39600400·2022-12-21 09:45

多重共线性——VIF

奥瑞给给~~·2022-12-20 17:09

白板推导-机器学习

www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd文章目录SVM线性可分SVM线性不可分支持向量机约束优化问题SVM线性可分SVM借助乘子法将带约束变成无约束：线性不可分支持向量机w∗w^{*}w∗是关于数据的线性组合只有支持向量的

数学工具构造器·2022-12-20 17:29

吃瓜教程task02 第3章线性模型

最小二乘法P2.2极大似然估计误差ε极大似然估计解法P2.3求解w和bP2.4机器学习三要素P3多元线性回归P3.1由最小二乘法导出w3.1基本形式线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数

雾切凉宫·2022-12-19 11:35

傅里叶级数与傅里叶变换

本文是推导傅里叶级数与傅里叶变换的一篇简单的笔记三角形式的傅里叶级数傅里叶级数源自这样的一个假设的命题：任何周期函数fT(x)f_T(x)fT(x)都能够表述为若干正弦函数或者余弦函数的线性组合，原周期函数的周期

kigumi·2022-12-19 08:06

机器学习--Adaboost

4.构建基本分类器的线性组合，得到最终分类器为什么能收敛？理解bagging：基分类器相互独立m*（均值/m)=均值m*（方差/m）^2=方差/m故方差可以减小

方圆説·2022-12-18 10:19

机器学习算法基础 Day6

因为y=kx只能概括经过原点的直线线性回归通过属性的线性组合来进行预测的函数：矩阵和数组的关系补充：从上图分析，数组在numpy中是ndarray类型，我们引入矩阵，就是为了满足一些特定的运算，我们要求他必须是二维

小浩码出未来！·2022-12-18 09:21

深度学习之卷积神经网络——学习分享（二）

Convalution：特征提取2.池化层pooling：减小数学量、降低维度且防止过拟合3.Flatten层:用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化4.全连接层Dense:对先前卷积中提取的特征的非线性组合

璐玧·2022-12-18 01:42

深度学习中的激活函数与损失函数

如果使用线性函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。加深神经网络的层数就没有什么意义了。

果汁分你一半的果汁·2022-12-17 19:44

线性代数---（2）n维向量组

n维向量组注意点任意一个n维向量都可以由n维基本单位向量表示0向量时任意向量组的线性组合向量组A中任意一个向量都可以由这个向量组表示向量组的线性相关性与线性无关注意点一个向量组不是线性相关就是线性无关一个向量组包含一个向量

凤凰谷佛·2022-12-17 15:28

线性代数之——向量简介

,y)(x,y)分别为向量中的两个元素，而cvc\boldsymbol{v}cv与dwd\boldsymbol{w}dw的和则是向量v\boldsymbol{v}v和w\boldsymbol{w}w的线性组合

seniusen·2022-12-17 15:27

线性空间----【1】n维向量的线性相关

emo的野犬·2022-12-17 15:56

从零开始学数据分析之——《线性代数》第三章 n维向量

个数组成的一个有序数组称为一个n维向量，其中第个数称为向量的第个分量分量全为零的向量称为零向量，记为0.3.1.2向量的线性运算向量的加法与数乘运算称为向量的线性运算3.2向量间的线性关系3.2.1向量的线性组合

doubleyue1314·2022-12-17 15:26

机器学习中常用的线性回归问题

一、线性回归的定义及矩阵运算线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。

TuringEmmy·2022-12-17 09:02

神经网络

而神经网络抽象成数学，其实就是线性组合有一个输出y，一个输入x，如果对x直接线性组合，你可以得到一个：y=wx+by=wx+by=wx+b,如果只是这样，就得到了一个简单的线性分类器，其效果并不强大，所以对其进行扩展

qq_28888837·2022-12-16 23:06

graham扫描法求凸包

X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。

neau2014·2022-12-16 14:35

模式识别Eigenface_PCA

算法MATLAB代码程序结果PCA降维●为什么要降维：原始观察空间中的样本具有极大的信息冗余；样本的高维数引发分类器设计的“维数灾难”；数据可视化、特征提取、分类与聚类等任务需求；●线性降维通过特征的线性组合来降维本质上是把数据投影到低维线性子空间线性方法相对比较简单且容易计算代表方法有

overwhelmed#·2022-12-16 10:25

线性判别分析（LDA）相关概念及python代码实现多分类

优点1.3应用领域二.原理三.python实现四.小结箱线图介绍：一.概念线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学、模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合

张xiao张·2022-12-16 09:35

因子分析以及SPSS实现

Logistic..·2022-12-16 07:57

keras.model.Sequential

keras.model.SequentialSequential是序列模型，是模型的线性组合，可以按照顺序依次添加相应的网络层。

comeonfly666·2022-12-15 09:34

Python构建简单线性回归模型教程

线性回归模型线性回归表示发现函数使用线性组合表示输入变量。简单线性回归很容易理解，使用了基本的回归技术，一旦理解了这些基本概念，可以更好地学习其他类型的回归模型。

梦想画家·2022-12-15 08:39

《西瓜书》阅读笔记——第三章

;xd)其中xix_ixi均是xxx在第iii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：f(x)=ω1x1+ω3x2+...

Shannon_Lau·2022-12-14 16:25

梯度的直观理解_MP9：重新认识向量场：方向导数、偏导数、梯度

这种双线性映射可以表达为内积的形式，方向向量和梯度的分量互为对方的线性组合系数。

Melissa Corvinus·2022-12-14 13:35

数学建模-14.主成分分析PCA

主成分分析(PCA)一种降维算法，能将多个指标转换为少数几个主成分这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此互不相关。其能反映出原始数据的大部分信息。

smile~。·2022-12-14 11:18

主成分分析法（PCA）——降维

简介主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。

死磕的斯坦张·2022-12-14 11:44

数学建模—降维—主成分分析（PCA)

（清风数学建模笔记）（可用python或者matlab实现）主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，且能反映出原始数据的大部分信息

平平无奇公大人·2022-12-14 11:12

线性回归（Linear Regression）

LinearRegression1概述2单变量线性回归3多元线性回归3.1最小二乘法3.2梯度下降4多项式回归5总结1概述线性回归（LinearRegression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型

才缘广进·2022-12-14 09:55

机器学习之线性回归算法Linear Regression（python代码实现）

线性回归就是拟合出一个线性组合关系的函数。要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合所有数据点。即：试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。

卷不动的程序猿·2022-12-14 09:54

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