线性组合

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

【数学分析入门】R语言之主成分分析与因子分析的代码实现

主成分其实是对原始变量重新进行线性组合将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的新的相互独立的综合指标。
如果我是温帅帅·2022-11-23 02:39

基于R语言主成分分析

假设对于某个问题的研究涉及到P个指标，分别用Xl，X2….XP，表示，这个指标构成的P维随机向量设为X1-XP，对X进行线性变换，可以通过线性组合的方式形成新的综合变量这里用C表示：新的综合变
天桥下的卖艺者·2022-11-23 02:05

主成分分析R语言实现

主成分分析是一种常见的降维统计方法，它通过适当的变量替换，使得新变量成为原变量的线性组合，并且新变量间彼此独立，从而可从错综复杂的关系中寻求主要成分信息，揭示变量内在关系。
皖渝·2022-11-23 02:33

吃瓜教程Taks2 线性模型（第三章）

没有详细公式推到(如有需要，欢迎看南瓜书及其讲解视频）可能存在谬误，请尽管批评目录线性模型线性回归线性分类多分类类别不平衡线性模型线性模型，是指通过属性的线性组合来进行预测的函数，公式如下：(摘自西瓜书
无知之人_dream·2022-11-22 22:28

神经网络中的激活函数

引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络表达能力就更加强大（不再是输入的线性组合，而是几乎可以逼近任意函数）。那有哪些激活函数呢？他们各自的优劣是什么呢？下面我们来具体介绍一下
Aiolei·2022-11-22 21:08

Task2 吃瓜教程——西瓜书第三章 线性模型

一、基本形式定义：线性模型（linearmodel）是通过属性的线性组合来进行预测的函数模型。给定由d个属性组成的示例函数形式向量形式其中线性模型学习的过程即确定和的过程。
zaishaoyi·2022-11-22 17:50

吃瓜教程——datawhale10月组队学习

task02:概览西瓜书+南瓜书第3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3.2线性回归3.2.1一元线性线性回归模型：线性模型准则：均方误差最小算法：最小二乘假设
scdctlt·2022-11-22 16:40

西瓜书第三章—— 线性模型

1.1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，即或者向量形式其中当w和b确认后，模型就得以确定。
我还年轻、、·2022-11-22 16:03

西瓜书学习——第三章 线性模型

基本形式给定由d个属性描述的示例x=(X1;X2;…;Xd)，其中Xi是X在第i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：向量形式：线性回归“线性回归
ecy_uooki·2022-11-22 16:01

机器学习——特征工程——交互特征（多项式特征）

简单线性模型使用独立输入特征,,…,的线性组合来预测结果变量：。很容易对线性模型进行扩展，使之包含输入特征的两两组合
xia ge tou lia·2022-11-22 14:10

神经网络学习问题

如果不使用用激活函数，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（f(x)=wx+b）。
愿做春风·2022-11-22 12:17

周期信号的傅里叶级数表示(离散时间)

一）成谐波关系的复指数信号的线性组合1、复指数是周期的，周期为
保持理智802·2022-11-22 12:03

特征工程系列之降维：用PCA压缩数据

如果列空间与特征的总数相比较小，则大多数特征是几个关键特征的线性组合。如果在下一步管道是一个线性模型，然后线性相关的特征会浪费空间和计算能力。
小小谢先生·2022-11-22 03:34

吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡（Task02）

3.1基本形式建立线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，线性模型如下：f(x)=
喝茶用勺子·2022-11-21 23:17

CNN多通道卷积与1*1卷积

新的层就是输入featuremap的线性组合，实现了通道数的增加或减少，同时跨通道整合了不同层featurema
NotRaining·2022-11-21 17:39

PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）

通常数学上的处理就是将原来p个属性做线性组合，作为新的综合属性。PCA中的线性变换等价于坐标变换，变换的目的是使nnn个样本点在新坐
Cloudy_Nebula·2022-11-21 12:54

神经网络中的激活函数

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近
dzysunshine·2022-11-21 09:34

西瓜书第三章习题及答案

笔记：线性模型（Linearmodel）：试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。线性回归（Linearregression）：试图学习一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。
小鹿学程序·2022-11-21 04:55

面经：卷积方面、池化方面

针对每个像素点，在不同的通道数上进行线性组合（信息整合），且保留了图片原有的平面结构，调整depth，从而完成升维或者降维的功能。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非
安淮葭·2022-11-21 03:22

吃瓜笔记：机器学习第三章：线性模型

3.1基本形式给定由d个属性描述的示例x=（x1；x2；…；xd）,其中xi是x在第i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，
irrationality·2022-11-21 02:05

山东大学线性代数-3-n维向量

目录3.1n维向量及其线性运算3.1.1n维向量的概念3.1.2向量的相等3.1.3n维向量的线性运算3.1.4线性组合3.1.5向量组的等价3.2向量组的线性相关性3.2.1线性相关性的定义3.2.2
南鸢北折·2022-11-20 21:53

数值计算——线性最小二乘问题

就是b能否表示成A的列向量的线性组合，当m=n时，肯定有解；当m>n，若b∈span(A)那么有解，否则无解。而对于线性最小二乘问题Ax＝b的解唯
小黄鸭and小黑鸭·2022-11-20 21:45

最优化方法02——优化问题引入、线性组合、正交化

目录系列文章目录一、优化问题1.渐近记号—o记号（高阶无穷小）2.必要条件3.凸集与凸函数3.1凸集3.2凸函数4.向量偏导5.优化问题样例6.聚类与K-means6.1聚类6.2K-means二、线性组合与线性相关
@李忆如·2022-11-20 21:03

最小二乘法求解线性回归模型及求解

机器学习线性回归模型线性回归（linearregression）是一种线性模型，它假设输入变量x和单个输出变量y之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量
大数据面壁者·2022-11-20 19:35

2021-04-24 Python 最小二乘法求解线性回归模型

最小二乘法求解线性回归模型机器学习线性回归模型线性回归（linearregression）是一种线性模型，它假设输入变量x和单个输出变量y之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中
studyer_domi·2022-11-20 19:59

深度学习Sigmoid函数激活函数

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，这种情况就
zjz_xn·2022-11-20 14:47

最小二乘法在ISP CCM标定中的简介

一、基础知识假设我们有16幅名人脸部灰度图像，我们是否可以找到16幅脸部图像的线性组合，使得其线性组合最接近于目标脸部图像呢？名人库我们知道灰度图像可以用矩阵表示。假设有如下灰度图。
大熊背·2022-11-20 09:32

【西瓜书+南瓜书】学习笔记2

..xd)x=(x_{1};x_{2};...x_{d})x=(x1;x2;...xd)其中xix_{i}xi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
黎小强同学·2022-11-20 05:28

第三章 线性模型

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3.2线性回归线性回归试图学得一个线性模型尽可能准确地预测实值输出标记。
高自期许·2022-11-20 04:00

CNN的反向传播算法 详细易懂

对于每一层产生输出的方式是一致的，且上一层的输出是当前层的输入：以第二层为例：,其中是第一层经过线性组合以及激活函数之后的输出，对于其他层也是一样的。
机器不学习ing·2022-11-19 09:00

线性代数矩阵乘法中的行向量和列向量

行向量角度（行向量的线性组合）将B矩阵看成4个行向量，那么结果矩阵中第一个行向量就由：A矩阵第一行的元素与B矩阵4个行
来点实际的东西·2022-11-19 08:57

matlab用relu函数优化逻辑回归_神经网络中常见的激活函数

一：什么是激活函数在神经网络中，每个节点的输入是上一层节点输出值的线性组合，该节点的输出值是该线性组合进行非线性变换后的值。对线性组合进行非线性变换的函数就是本文要讨论的激活函数。
weixin_39581845·2022-11-19 05:44

矩阵论-20220919（1.2）---基、坐标与维数基本概念（1.1）

使得β=k1α1+k2α2+……+km*αm，则称β是向量组α1，α2，……，αm的一个线性组合，或β可以由向量组α1，α2，……，αm线性表示。
落 花 生·2022-11-19 02:59

中值滤波opencv-python

二、cv.medianBlur()函数1.函数原型2.与均值滤波的比较参考前言线性滤波是滤波模板内的像素值通过线性组合得到，运算过程包含排序、逻辑计算等等，并且线性滤波是对所有的像素进行线性组合，因此含有噪音的像素也一样会被计算在内
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-19 02:56

【列空间（column spaces）】

若矩阵A=[a1，a2，…，an]∈Cm×n为复矩阵，则其列向量的所有线性组合的集合构成一个子空间，称为矩阵A的列空间(columnspace)或列张成(columnspan)，用符号CoI(A)表示。
jwl892·2022-11-19 01:53

EM算法在高斯混合模型中的应用（详细解释与求解）

1Kαkϕ(y∣θk)P(y|\theta)=\sum\limits_{k=1}^{K}\alpha_k\phi(y|\theta_k)P(y∣θ)=k=1∑Kαkϕ(y∣θk)可以看做是KKK个单高斯模型的线性组合
成都往右·2022-11-18 11:39

常用激活函数汇总

如果使用线性激活函数，那么输入跟输出之间的关系为线性的，无论神经网络有多少层都是线性组合。
Tianchao龙虾·2022-11-17 07:16

激活函数的使用

每个点(圆形和正方形)的坐标output:0或者1网络结构如下图2.分类结果输出为y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b，此为x1x1x1和x2x2x2的线性组合
爱学习的fatpig·2022-11-17 07:39

激活函数学习记录

激活函数：使用激活函数的原因：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，如果没有激活函数，无论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
自信的小螺丝钉·2022-11-15 19:38

线性映射

---线性同构零线性映射--------所有的向量都映射为零向量线性同构----------自身到自身的线性映射都叫做线性自同构线性同构=线性映射+双射线性映射的性质：将零向量映射为零向量线性映射保持线性组合线性映射的复合映射同构的线性空间当且仅当他们的维数是相同的如何判定两个线性空间是线性同构的由两个空间的一个线性映射是
weixin_30443075·2022-11-14 15:54

【证明】线性映射不影响向量组的线性组合

前置定义1设VnV_nVn，UmU_mUm分别是nnn维和mmm维线性空间，TTT是一个从VnV_nVn到UmU_mUm的映射，如果映射TTT满足：（i）任给α1,α2∈Vn\boldsymbol{\alpha}_1,\boldsymbol{\alpha}_2\inV_nα1,α2∈Vn（从而α1+α2∈V\boldsymbol{\alpha}_1+\boldsymbol{\alpha}_2\in
长行·2022-11-14 15:22

线性模型——最小二乘法，梯度下降，线性回归，logistic回归

线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合进行预测的函数。
謙卑·2022-11-14 07:24
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他