线性组合第11页

DataWhale吃瓜教程-task02线性模型

线性模型希望学得一个属性值的线性组合来进行对结果的预测。为什么要学习一个线性组合呢？试想这样一个场景，现在有一个人我并不知道他的计算机水平，但是我可以测到他的发际线高度。

cishard·2022-12-13 21:52

matlab中ode的用法,关于matlab 的ode45用法

这样，如果我们在[Xi,X(i+1)]上多取几个点的斜率值，然后对它们作线性组合得到平均斜率，则有可能构造出精度更高的计算方法。这就是龙格-库塔法的基本思想。

坚强努力地活下去·2022-12-13 20:36

基于BP神经网络的PID智能控制

代码仿真效果图结论python仿真参考文献基于BP神经网络的PID整定原理PID控制要获得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合

Sunny.Code·2022-12-13 11:32

图像处理--傅里叶变化在图像处理中的意义

也称作傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变

笺墨·2022-12-12 19:01

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识线性回归总结分享

1.线性回归的核心是参数学习，线性回归和回归方程（函数）有关2.线性回归是目标值预期是输入变量的线性组合3.欠拟合的产生原因是学习到数据的特征过少4.多元线性回归中的“线性”是指系数是线性的5.回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系

AAALice0.0·2022-12-12 14:15

opencv形状匹配（cv2.matchShape）

#Hu矩是归一化中心矩的线性组合#之所以这样做是为了能够获取代表图像的某个特征的矩函数#这些矩函数对某些变化如缩放，旋转，镜像映射（除了h1）具有不变形。"""

南妮儿·2022-12-12 12:21

卷积神经网络通俗易懂理解

计算机视觉和CNN发展十一座里程碑2.神经元神经网络是由大量的神经元相互连接而成的，每个神经元接受线性组合输入之后，刚开始只是简单地线性加权，后给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出

ideas-workstyle·2022-12-12 01:12

LDA代码案例

生成数据处理数据LDA分类训练集图像测试集图像小结链接Ⅰ线性判别分析**线性判别分析(LDA)**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

永远爱mai·2022-12-11 20:37

多元统计之主成分分析（PCA）

2、数学模型如下所示数学模型，X1-XP为原始指标，F1-FP为新的主成分，每一个主成分都是原始指标的线性组合，充分反映原始指标的信息，并且相互独立。

Q_Ella·2022-12-11 18:08

spss进行主成分分析

什么是主成分分析简而概之,就是一组数据受太多因素影响,选出几个能代表他们的因素,并进行线性组合得到一组比原维度小的因素组合,作为新的因素集用spss操作随手拿出一组数据1.数据统一标准化因为我们得到的原始数据大小

z.q.xiao·2022-12-10 18:55

用MATLAB进行对图像滤波,(MATLAB应用图像处理)第4章MATLAB图像滤波.ppt

线性滤波中输出像素点的值是输入图像某个邻域内像素点的值的线性组合。4.1.2卷积线性滤波通过卷积来完成。卷积是

weixin_39957271·2022-12-10 13:45

从线性回归（Linear regression）到逻辑回归（logistic regression）再到Softmax

第一部分：线性回归1.算法简介定义：给定d个属性描述示例，其中是在第i个属性上的取值，线性模型就是通过属性的线性组合来进行预测:，一般用向量形式写成：,其中,w和b学得之后，模型就得以确定。

guyu1003·2022-12-10 13:06

一、线性回归面试题总结

特征的线性组合，即每个特征值与权值的乘积之和再加上偏置。3.线性回归的损失函数是什么？一般使用最小二乘法，损失函数是各个样本真实值与预测

高桥凉瓜·2022-12-10 08:55

深度学习：神经网络中为什么需要使用激活函数？（超详细）

一、百度百科我们先看下百度百科的解释：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）。

JJJasmine的H君·2022-12-09 22:19

sklearn 使用最小二乘法

sklearn使用最小二乘法一.说明:sklearn中最小二乘法，拟合的直线是特征的线性组合:y^(w,x)=w0+w1x1+...+wpxp\hat{y}(w,x)=w_0+w_1x_1+...

winkemoji·2022-12-09 21:27

【ADRC/Matlab实现】非线性状态误差反馈NLSEF

目录一、作用二、理论分析三、Matlab仿真3.1.m文件3.2simulink仿真一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如

Amanda1m·2022-12-09 19:06

浅谈卷积神经网络

在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了，那么网络的逼近能力就相当有限

大家都要开心·2022-12-09 16:07

基于观测器的T-S模糊系统故障分析simulink仿真

模糊模型是复杂非线性系统模糊建模中的一种典型的模糊动态模型，由Takagi和Sugeno于1985年提出，其主要特点：前提部依据系统输入、输出间是否存在局部线性关系来进行划分，结论部由多项式线性方程来表达，从而构成各条规则间的线性组合

我爱C编程·2022-12-09 14:32

语音信号线性预测分析

语音信号线性预测分析基本思想：一个语音取样的现在值可以用若干个语音取样过去值的加权线性组合来逼近（最小均方误差）。

马志举·2022-12-09 14:31

小黄狗问题（线代）

1、线性组合->矩阵乘积2、矩阵乘法没有交换律、但有结合律、分配律。

卜噜盖儿·2022-12-09 13:20

理解线性变换和基(坐标)变换

线性变换的表示都是依赖于基的,选择不同的基(客观存在的事物),相同的坐标实际上是不同的客观事物.如线性变换A2002,是说将当前i,j基的长度增加2倍,线性变换描述的是对原基的变换策略.如向量x10,是说该向量是当前i,j基的线性组合

wytZzzz·2022-12-09 13:19

机器学习算法基础 5 线回归与岭回归

其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，通俗理解，就是属性与权重的线性组合。

eddiechen10081·2022-12-09 13:33

【自动控制原理笔记】线性系统的频域分析-频率特性

一、频域分析概览1.1频域分析原理控制系统中的信号可以表示为不同频率正弦信号的合成（线性组合）。

断水客·2022-12-08 15:31

【14】数学建模 | 主成分分析 | 数据降维后聚类、回归

一、主成分分析的原理这篇文章将对主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)进行复盘，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

Cohen_ina·2022-12-08 09:47

线性回归分析实例（餐饮数据）python皮尔逊相关性

这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

廖新·2022-12-07 16:31

1*1卷积核有什么用

但卷积的输入是长方体时,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能。

Xu_Wave·2022-12-07 12:45

对于1*1的卷积核作用的理解

filter是怎么工作的作用：实现跨通道的交互和信息整合进行卷积核通道数的降维和升维对于单通道featuremap用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个featuremap的线性组合可以实现与全连接层等价的效果

达瓦里氏吨吨吨·2022-12-07 12:14

pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合

Vaccae·2022-12-07 07:38

【深度学习】1x1卷积的作用

1x1卷积核只有一个参数，当它作用在多通道的featuremap上时，相当于不同通道上的一个线性组合，实际上就是加起来再乘以一个系数，但是这样输出的featuremap就是多

z小白·2022-12-07 05:48

Kernel 1x1 卷积

3.1x1卷积与全连接的比较1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比使用Kernel大小为3x3的卷积使用Kernel大小为1x1的卷积2.1x1卷积的功能1×1卷积核本质：就是多个featuremap对应像素的线性组合

Arrow·2022-12-07 05:34

回归算法-线性回归分析

回归算法-线性回归分析线性关系模型----一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。

腾叔·2022-12-05 12:19

python 广义线性模型_【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN...

下面是一组用于回归的方法，其中目标期望值y是输入变量x的线性组合。

weixin_39777018·2022-12-05 07:52

PolyLoss: A Polynomial Expansion Perspective of Classification Loss Functions

通过泰勒展开来逼近函数，作者提出了一个简单的框架，称为PolyLoss，将损失函数设计为多项式函数的线性组合。

与光i·2022-12-04 14:22

三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别

Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，对应还有其他的激活函数引入激活函数是为了将其输入非线性化，使得神经网络可以逼近任何非线性函数（原本没有引入激活函数，就是多个矩阵进行相乘，无论神经网络多少层都是线性组合

码农研究僧·2022-12-04 13:06

自回归AR模型

自回归模型的定义自回归模型（AutoregressiveModel）是用自身做回归变量的过程，即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型[1]，它是时间序列中的一种常见形式

ZhuNian的学习乐园·2022-12-04 12:37

浅谈五种傅氏变换

1.FS（傅里叶级数）应用场景：时域周期连续信号，对应频谱非周期离散任意连续周期信号均可用三角函数的线性组合来表示我们默认信号周期为2π,周期记作T1。

Heart…·2022-12-04 08:23

LWE和RLWE问题学习

eb^=Ax+e这里eee是一个固定数值范围内随机采集的一个随机噪音向量，所以这个问题就转化为通过AAA和b^\hat{b}b^来还原最初的未知向量xxx可以理解为：需要找到一组系数，使得一组基向量的线性组合无线逼近目标向量

Amire0x·2022-12-03 16:19

Opencv之图像滤波：5.中值滤波(cv2.medianBlur)

由于线性滤波的结果是所有像素值的线性组合，因此含有噪声的像素也会被考虑进去，噪声不会被消除，而是以更柔和的方式存在。这时使用非线性滤波效果可能会更好。

Justth.·2022-12-03 14:36

MLP－多层感知机

我们以最简单的为例：每一层都全链接到下一层，全链接这里每个值都与下一层的每个值连接，得到f(wi*xi+b),f为激活函数，激活函数主要作用是根据输出的计算可以发现，其实隐藏层的每个神经元是由输入特征x的线性组合构成

ww9878·2022-12-03 01:51

遥感数字图像处理（实验四）——傅里叶变换、主成分分析（PCA）、代数运算

RS 金龙·2022-12-02 20:31

信息安全数学基础(仅供个人复习使用)

10023571113171923293137414347535961677173798389972.求解gcd(45,100)gcd(45,100)=5100=45*2+1045=10*4+510=5*2+03.求963，657的最大公约数，并把它表示为963，657的整系数线性组合

UJN_Zgq·2022-12-02 20:58

简单多层全连接神经网络

在神经网络的计算模型中，输入信号就是我们的输入数据，模型的参数就相当于突触，然后输入信号传入神经元就像是输入的数据和模型参数进行线性组合，然后经过激活函数，最后传出

Angeliaaa·2022-12-02 18:59

Python解非满秩的线性方程组

之前也是需要用的时候发现Numpy只能解满秩的，解不了非满秩有无穷解的，也就是特解+核空间线性组合的方法什么的。后面百度到了结果，下面给出知乎大佬的代码，这个函数复制下就能直接用啦。

rightfully·2022-12-02 10:32

《机器学习》周志华 --第3章线性模型思维导图+笔记+习题

基本形式问题描述：给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;x3…xd)，其中xi是x的第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，函数形式：f(x)=w1x1+w2x2+

汪呀呀呀呀呀呀呀·2022-12-01 20:22

R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据

p=22302在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

拓端研究室TRL·2022-12-01 18:52

网络编码中的椭圆曲线多重签名方案

而传统的多重签名不适合用于网络编码环境，鉴于此，提出一种网络编码中的椭圆曲线多重签名方案，每个源节点为发送的消息生成多重签名，中间节点对收到的信息进行线性组合。

宋罗世家技术屋·2022-12-01 17:08

AdaBoost和Gradient Boosting算法实现

通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小

一页孤沙·2022-12-01 10:03

机器学习算法一：详解Boosting系列算法一Adaboost

Boosting方法原理boosting算法是一类将弱学习器提升为强学习器的集成学习算法，它通过改变训练样本的权值，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高泛化性能。

一棵陪伴的树·2022-12-01 10:03

从决策树到xgboost(二)

文章目录3集成学习4Adaboost4.1Adaboost算法4.1.1初始化训练数据的起始权值分布4.1.2对m个弱分类器m=1,2,3...M4.1.3构建弱分类器的线性组合4.1.4得到最终的分类器

约定写代码·2022-11-30 08:39

R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据