线性组合

第六天：机器视觉-深度学习

第六天：机器视觉-深度学习深度学习就是通过低层次特征形成更加抽象的高层特征或属性类别，一般是将低层次表达通过线性或者非线性组合获得更高层次的表达，图像与声音类似。
爱编程的小懒·2022-11-29 23:25

冗余分析（RDA）——R包vegan

简单一点来说，RDA是通过线性回归分析结合主成分分析的排序方法，目的是寻找能最大程度解释响应变量矩阵变差的一些列的解释变量的线性组合，也就是环境对于样本的影响，因此RDA是被解释变量约束的排序。对
Wei_Sun·2022-11-29 22:20

matlab消除多重共线性,多重共线性问题的几种解决方法-解决多重共线性的方法...

多重共线性问题的几种解决方法在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。
怜鑫·2022-11-29 14:23

用matlab解决多重共线性问题,几种关于多重共线性回归问题的解决方法

在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。
张少轶·2022-11-29 14:52

清风数学建模学习笔记——主成分分析(PCA)原理详解及案例分析

主成分分析  本文将介绍主成分分析(PCA)，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。
Xiu Yan·2022-11-29 01:55

Boosting方法及代码实战

1.Boosting基本思路  Boosting（提升）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效，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。
很随便的wei·2022-11-29 01:31

《统计学习方法》第八章 提升方法(原理+代码)

提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本分类器（弱分类器）并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器代表性的提升方法是AdaBoost
小鹏AI·2022-11-29 01:26

时序模型：循环神经网络（RNN）

与使用一种新计算1作为核心的卷积神经网络不同，循环神经网络仍使用特征的线性组合作为计算核心，并使用共享参数策略使模型能泛化不同长度的序列数据。
HadesZ~·2022-11-28 12:33

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机.
旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

297个机器学习彩图知识点（6）

1.LeakyReLU2.学习曲线3.学习4.学习速率5.线性激活函数6.向量的线性组合7.线性判别分析8.线性无关9.线性可分10.指数之和的对数11.逻辑回归12.模型对比13.sigmoid函数14
冷冻工厂·2022-11-28 04:00

【传统机器学习算法—笔记】-线性回归

线性回归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，使得预测值和真实值之间的误差最小化。
我是DJ—程序员·2022-11-27 14:49

主成分分析公式推导（完整版）

主成分分析公式推导（完整版）主成分分析（PrinicpalComponentAnalysis-----PCA)简单来说最基本的方法就是将具有很多属性的一个数据集通过线性组合的方式进而减少数据集的属性，这样可以帮助我们在机器学习或者深度学习的后续训练步骤中
@zhou·2022-11-27 13:52

计算机中的数学---向量组的线性相关性

向量组及其线性组合1.定义n个有次序的数a1,a2,...,ana_{1},a_{2},...,a_{n}a1,a2,...,an所组成的数组，称n维向量。
raindayinrain·2022-11-27 11:00

线性代数：第四章 向量组的线性相关性（1）向量组的线性相关性 向量组的秩

定义1.2给定向量组A：，对于任何一组实数，向量称为向量组A的一个线性组合，称为这个线性组合的系数。
GarfieldEr007·2022-11-27 11:50

（人工智能的数学基础）第一章特征向量与矩阵分析——第一节：向量、向量空间和线性相关性

文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间
我擦我擦·2022-11-27 10:19

svr代码matlab,matlab解决svr代码.docx

matlab解决svr代码.docx多元线性回归和BP神经网络及决策向量机之间的比较，个人理解：多元线性回归：就是多个属性的线性组合，在组合时，通过不断调节每个属性的权重来使多元线性回归函数更多的适用于多个样本
郭玖锋·2022-11-27 05:40

线代复习——第四章向量组的线性相关

三四章之间的联系紧密,多看多做题,才能融会贯通&1向量组及其线性组合n维向量——n个有次序的苏a1，a2，a3，am所组成的数组成为n维向量，n维向量写出一行成为行向量，组成一列成为列向量a=(a1a2
灬Dan灬·2022-11-26 21:21

tensorflow基本算法(1)：线性回归 linear regression

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。
uncle_ll·2022-11-26 07:24

Pytorch 深度学习实践第4讲

三、反向传播课程链接：Pytorch深度学习实践——反向传播1、两层的神经网络问题：每一层输出的都是上一层输入的线性函数，不管加多少隐藏层的神经网络，最后的output也只是input的线性组合。
Jasonare·2022-11-26 05:05

机器学习算法——神经网络4（RBF神经网络）

它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层是对隐层神经元输出的线性组合。所以，RBF神经网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。
Vicky_xiduoduo·2022-11-26 04:20

mixup

正则化：数据增强—mixup论文链接：mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION（ICLR-2018）mixup的基本原理通过构建数据对之间的线性组合，构建了经验分布的近邻分布
咻咻咻哈·2022-11-25 23:10

机器学习课后题——神经网络

答：如果使用线性函数作为激活函数时，无论是在隐藏层还是在输出层，本质上其单元值还是输入x的线性组合。
Yuetianw·2022-11-25 19:29

主成分分析和因子分析有什么不同?

、解释重点不同6、优点不同7、应用范围不同1、原理不同：主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合
艺术艺术·2022-11-25 14:35

主成分与因子分析异同_主成分分析和因子分析有什么区别？

62616964757a686964616fe78988e69d8331333431353363是利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合
学长说公考·2022-11-25 14:05

主成分与因子分析异同_主成分和因子分析原理及比较

假设原来有p个变量(或称指标)，通常的做法是将原来p个变量(指标)作线性组合，以此新的综合变量(指标)代替原来p个指标进行统计分析。
李一舟DESIGN·2022-11-25 14:05

pca 累积方差贡献率公式_特征工程 | PCA降维

简单来说，主成分与原变量之间应有如下关系：主成分是原变量的线性组合；各主成分之间互不相关；主成分的数目远远小于原变量的数目，且保留了原变量绝大多数信息。
苏瑞文·2022-11-25 14:35

GBDT的原理

原理gbdt是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。
AliceWanderAI·2022-11-25 14:17

西瓜书-Task02-线性模型

1.基本形式线性模型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：非线性模型：在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。
东东强233·2022-11-25 12:19

机器学习之线性回归——OLS，岭回归，Lasso回归

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
cpLoners·2022-11-25 10:13

神经网络（单层感知器）

单层感知器由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成。输入向量为x，权重向量为w，w0为偏执。简单的理解可以解释为
!一直往南方开.·2022-11-25 08:25

西瓜书第三章线性模型（概览）（未完。。。）

本章写作的大体思路：首先作者线引出了线性模型的基本形式，3.1基本形式线性模型本质上来说就是希望学习出通过属性（x）的线性组合来进行表达预测值（可谓连续也可为离散）的函数。
机器学习学渣·2022-11-24 22:37

西瓜书 第3章 线性模型 读书笔记

第3章线性模型1.基本形式1.1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函数形式：向量形式：1.2非线性模型（nonlinearmodel）在线性模型的基础上通过引入层级结构或高位映射而得
Gaia0321·2022-11-24 22:33

【机器学习】常用激活函数及其导数

神经元与神经元的连接都是基于权值的线性组合。
小小草帽·2022-11-24 21:05

常用的激活函数

激活函数的作用引入非线性因为神经网络中每一层的输入输出都是一个线性求和的过程，下一层的输出只是承接了上一层输入函数的线性变换，所以如果没有激活函数，那么无论你构造的神经网络多么复杂，有多少层，最后的输出都是输入的线性组合
Mick..·2022-11-24 21:31

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（ 二十三章 人脸识别）———— 23.4 Fisherfaces人脸识别

23.4Fisherfaces人脸识别23.4.1基本原理23.4.2函数介绍23.4.3案例介绍23.4Fisherfaces人脸识别PCA方法是EigenFaces方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合
菩提树下祈愿的少年·2022-11-24 18:22

激活函数(sigmoid和ReLU)

激活函数给神经元引入了非线性因素，如果不用激活函数，神经网络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。
神遁克里苏·2022-11-24 17:33

吃瓜教程Task2

第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归（LinearRegression)3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来预测的函数
Serendipity>·2022-11-24 15:33

量子计算（八）：观测量和计算基下的测量

文章目录观测量和计算基下的测量一、观测量二、计算基下的测量三、投影测量观测量和计算基下的测量一、观测量量子比特（qubit）不同于经典的比特（bit），一个量子比特|>可以同时处于|0>和|1>两个状态，可用线性代数中的线性组合
Lansonli·2022-11-24 10:45

随机过程与排队论（一）

正态过程的定义正态过程的一维概率分布正态过程的二维数字特征相互独立的标准正态分布线性组合仍然是正态过程维纳过程定义泊松过程定义泊松过程的数字特征和概率分布泊松过程是平稳独立增量过程时间间隔服从指数分布
Caramel_biscuit·2022-11-24 04:28

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（13）-稀疏表示算法

源码示例（13）-稀疏表示算法1.稀疏表示算法2.Matlab仿真3.小结1.稀疏表示算法稀疏表示（SparseRepresentation）也叫作稀疏编码（SparseCoding）,就是用字典中元素的线性组合去表示测试样本
mozun2020·2022-11-24 02:30

机器学习（周志华）学习笔记（二）

目录学习内容：三、线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析(LDA)3.5多分类问题3.6类别不平衡学习时间：学习内容：三、线性模型3.1基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
ELDORADO_KDW·2022-11-24 00:02

Machine Learning Watermelon Book Blog 2

;xd}，其中xi是x在第i个属性上的取值，而线性模型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)=w1*x1+w2*x2+...+wdxd+b。
Z e k·2022-11-23 23:19

Watermelon Book(二）线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性类别分类多分类学习类别不平衡问题基本形式：若给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,x3…xd)，则线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测。
太一TT·2022-11-23 23:58

二维离散傅里叶变换——数字图像处理学习六（C++版）

一、名词解释FT(FourierTransform),傅里叶变换傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数或者它们的积分的线性组合。
一慕逸一·2022-11-23 22:46

神经网络算法简单例子,图神经网络推荐算法

是一个目标变量,它是一个标量线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络:...2.Logistic回归算法在Logistic回归中,我们试图对给定输入特征的线性组合进行建模,来得到其二元变量的输出结果
普通网友·2022-11-23 19:02

matlab偏最小二乘截距,matlab代写偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

两种方法都将新的预测变量(称为组件)构建为原始预测变量的线性组合
飞鹰二·2022-11-23 18:20

线性回归线性分类模型小结

线性回归线性分类模型小结线性模型（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。
生命苦短 必须喜感·2022-11-23 15:02

自己看的，西瓜书第三章

3.1线性回归的基本形式给定d个属性描述，可以通过属性线性组合来进行预测的函数即3.2线性回归3.2.1一元线性回归准则：均方差最小算法：最小二乘法ps：垂直距离最短为线性回归，竖直距离最短为正交回归。
家养傻笑黄袍怪·2022-11-23 08:09

R语言LDA线性判别分析

使用预测变量的线性组合，LDA尝试预测给定观察的类别。让我们假设预测变量是p。让所有的类都有相同的变体（即对于单变量分析，p的值为1）或相同的协方差矩阵
酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

tensorflow激活函数原理和代码

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，输出都是一手资源尽在深度学习47输⼊的线性组合，引⼊⾮线性函数作为激活函数，那输出不再是输⼊的线性组合，可以逼近任意函数。
XMM-struggle·2022-11-23 06:04
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