线性组合第14页

矩阵和行列式

uncle_gy·2022-11-08 18:55

神经网络的常用激活函数总结

如果不用激活函数（即相当于激活函数为f(x)=x），在这种情况下，网络的每一层的输入都是上一层的线性输出，因此，无论该神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机

沐雲小哥·2022-11-08 17:38

线性回归模型

线性回归模型线性回归是一种线性模型，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y。

pythonSuperman·2022-11-08 13:11

[paper]Intriguing properties of neural networks（L-BFGS）

本文提出了神经网络的两个有趣的特性：各个高级单元和高级单元的随机线性组合之间没有区别，即在神经网络的高层中包含语义信息的是空间而不是单个单元。

ch1762·2022-11-08 09:00

【论文快读】Intriguing properties of neural networks(2014)

WojciechZaremba等链接：https://arxiv.org/abs/1312.6199摘要：本文是较早地提出攻击神经网络的文章，工作包括两个方面：神经网络的一个highlevelunits和随机若干个units的线性组合之间并没有本质上的区别

玄云飘风·2022-11-08 09:59

论文笔记（一）《Intriguing properties of neural networks》

对抗样本（一）《Intriguingpropertiesofneuralnetworks》神经网络的有趣特性两点：性质1：单个的深层神经元与随机线性组合的多个深层神经元并没有什么差别——这意味着深层神经网络的语义信息

学而时习之！！·2022-11-08 09:58

Intriguing properties of neural networks

作者：19届lz论文：《Intriguingpropertiesofneuralnetworks》特性:根据单元分析的各种方法，我们发现单个高级单元和高级单元的随机线性组合之间没有区别。

中南大学苹果实验室·2022-11-08 09:24

【深度学习】常见激活函数的理解与选择

一、关于激活函数设置激活函数是为了使之能拟合更多的情况，如果仅仅是线性加权那么无论多少层仍然相当于是线性组合，拟合效果十分有限。

Swocky·2022-11-07 09:40

时序预测方法总结

一、单变量时间预测1、AR—AutoRegression自回归自回归基于输入变量的线性组合为输出建模输入：先前时间步长的值；输出：下一步的值在时间序列中，鉴于当前和先前时间步长的观测值，我们可以预测下一时间步长的值

蔣以夢·2022-11-06 15:37

拓端tecdat|matlab代做偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。PCR

tecdat_cn·2022-11-05 07:14

BP神经网络算法

在输出之前，还要通过激励函数对zLi进行非线性处理得到aLi，如果不处理，每层的输出就都是关于输入值的一个线性组合，此时就相当于与多元线性回归模型了，将不能处理复杂的非线性可分问题。如下图1.神

words8·2022-10-31 11:44

机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归

具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。如果有两个或者两个以上的自变量，这样的线性回归分析，就是多元线性回归。

nuist__NJUPT·2022-10-31 10:57

龙格库塔法

龙格库塔法的基本思想就是利用f(x,y)在某些特殊点上的函数值的线性组合，来估算高阶单步法的平均斜率。

UQI-LIUWJ·2022-10-30 02:04

初识CNN卷积神经网络

机器学习深度学习人工神经网络神经元神经网络是由大量的神经元相互连接而成的，每个神经元接收线性组合的输入后，给每个神经元加上非线性的激活函数，进行非先线性变换后输出。

王摇摆·2022-10-29 09:05

深度学习4大激活函数

这样就使得无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，模型的表达力仍然不够。我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络才有意义（不再是输入的线性组合）。

尤尔小屋的猫·2022-10-27 22:22

MobileNet V1 V2系列学习笔记

深度卷积对每个输入通道应用单个过滤器逐点卷积(1×1卷积)创建线性组合上图右边是深度可分离卷积对Depthwise和

ToLiveXX·2022-10-25 17:01

机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战（python实现附源码超详细）

数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析，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。

showswoller·2022-10-25 10:58

【机器学习-西瓜书】-第3章-线性回归-学习笔记-上

3.1基本形式通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+bf(\boldsymbol{x})=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+\ldots+w_{d}

郑儿大人·2022-10-24 18:24

机器学习之回归模型-一元线性回归理论与最小二乘法实现

具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。如下图所示，只有一次项，我们称之为线性。

nuist__NJUPT·2022-10-22 07:42

机器学习：Adaboost算法(原理+python实现）

Adaboost算法一算法的实质对于指定的分类器G(x),其分类效果可能未必理想，那么Adaboot算法则通过将分类器进行线性组合来提升分类效果,其表达式如下：其中，x为数据的特征，f(x)为数据对应的分类类别

DocPark·2022-10-20 22:33

AdaBoost算法原理及python实现（手动感叹号）

目录什么是AdaBoost算法流程python实现什么是AdaBoost AdaBoost是Boosting算法的一种，比较出名，它可以将多个弱分类器线性组合成一个强分类器，通俗的说就是“三个臭皮匠，

和光同尘seg·2022-10-20 22:03

02 第3章

一、基本形式“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数image.png向量形式image.png其中w=(w1;w2;...

罐罐儿111·2022-10-18 02:38

主成分分析法

定义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。

每天一道题·2022-10-14 10:12

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

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。

拓端研究室·2022-10-14 07:34

西瓜书第三章---线性模型学习笔记

1.线性模型的基本形式定义：给定一个数据集D，其中的样本有d个属性，是第i个属性的取值，所以线性模型可以通过这样一个组合来学得一个属性的线性组合的函数用来预测：写成向量形式就是，在确定w和b之后，就可以得到最终的模型

Dr. J·2022-10-13 19:31

【学习笔记】机器学习西瓜书-第三章：线性模型

文章目录3.1基本形式3.2线性回归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，即f(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+b，一般用向量形式写成f(x)=wTx+b。

Schanappi·2022-10-13 19:30

【机器学习-西瓜书】第3章-线性模型

3.1基本形式示例x由d个属性描述，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3.2.1一元线性回归：forregression给定数据集先考虑最简单的情形：输入只有一个属性

wayaya112·2022-10-13 19:59

西瓜书笔记--第三章线性模型

3.1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：f(xi)=w1x1+...wdxd+bf(x_i)=w_1x_1+...w_dx_d+bf(xi)=

mi1kyy·2022-10-13 19:26

西瓜书《机器学习》阅读笔记之第三章线性模型

第3章线性模型3.1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。

Honyelchak·2022-10-13 19:55

机器学习西瓜书学习记录-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也可写为（其中w=(w1w_1w1;w2w_2w2;…;wdw_dwd)注意是分号，故为列向量）w，b学得之后，模型得以确定w直观表达了各属性在预测中的重要性

smile~。·2022-10-13 19:22

PCA降维

一、主成分分析1、动机：多个变量之间往往存在一定的相关性，可以通过线性组合的方式从中提取信息。2、主成分分析：将原始的n维数据投影到低维空间，并尽可能的保留更多的信息。

醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

spss分析方法-主成分分析

spss分析方法-主成分分析（转载）主成分分析利用的是“降维”的思想，利用原始变量的线性组合组成主成分。在信息损失较小的前提下，把多个指标转化为几个互补相关的综合指标。

Laoacai·2022-10-12 22:22

机器学习西瓜书&南瓜书线性模型

个属性描述的示例x=(x1;x2;...xd)x=(x_1;x_2;...x_d)x=(x1;x2;...xd)，其中xix_ixi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

includeSteven·2022-10-12 21:38

吃瓜进行时-2（西瓜书&南瓜书啃读）

第三章线性模型线性模型目的：学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。一、对于回归任务（一）一元线性回归目的是学得如下函数：在参数估计过程中，利用最小二乘估计确定w和b。

Lucky Michelle·2022-10-12 21:56

DataWhale吃瓜教程-Task2学习笔记(CH3-线性模型)

3.2线性回归1,一元线性回归2,多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析LDA3.5多分类学习3.6类别不平衡3.7参考3.1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

Alexa2077·2022-10-12 07:37

小波散射网络初级探索

深度学习算法基本上是由多个网络层搭建，每个网络层可获得图像的一种特征表示，再将特征进行线性、非线性组合，随着网络层的深度增加，特征由基本浅层特征（比如角度、像素位置等）逐步转化为具有高层语义的高级特征，

哥廷根数学学派·2022-10-05 17:35

【复习笔记】线性代数——向量及向量组的线性相关性

Rr00·2022-10-03 08:38

线性代数复习二——矩阵运算

矩阵的加法运算就不多说了，对应元素相加，来说说矩阵的乘法矩阵乘法的一种观点若A是矩阵，B是矩阵，，则例如，，写，计算，，，因此我们知道的每一列都是A的各列的线性组合，以B的对应列的元素为权，虽然我们一般都这么算

大星小辰·2022-10-03 08:56

最优化方法01——向量、线性函数、范数

@李忆如·2022-10-02 07:41

高光谱解混

线性混合模型（linearmixingmodel,LMM)假设观察到的光谱是一些端元的线性组合，它是一个简化的光谱模型，只考虑一阶散射光子，而忽略多个光子间的相互作用。尽管基于LMM的混

x5675602·2022-09-27 07:26

基于FPGA的数字信号发生器开发

目录一、理论基础二、FPGA程序三、测试结果一、理论基础能够产生常规的波形，包括正弦波、方波和锯齿波；用键盘输入编辑生成上述波形（同周期）的线性组合波形，以及由基波及其谐波（5次以下）线性组合波形；具有波形存储功能

fpga和matlab·2022-09-22 07:15

时序预测模型汇总

时序预测模型一、自回归(AR)在AR模型中，我们使用变量过去值的线性组合来预测感兴趣的变量。术语自回归表明它是变量对自身的回归。

夏秃然·2022-09-18 07:35

线性代数学习之向量空间，维度，和四大子空间

空间：在上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/14306046.html学习了诸多在线性代数中非常核心的概念(线性组合、线性相关、线性无关、生成空间，空间的基..

webor2006·2022-09-15 16:56

MIT线性代数学习笔记

一个向量和一个矩阵相乘，可以看作是其列向量的线性组合列空间指的是一个矩阵的列向量所扩张而形成的线性空间，其维数等于独立的列向量的个数，在本例中，维数维2，是一个平面一个矩阵的秩等于其列空间的维数，也等于行空间的维数

Lose--Yourself·2022-09-13 17:58

主成分分析法(PCA)及其python实现

比如我们的一个样本可以由nnn维随机变量(X1,X2,...,Xn)(X_1,X_2,...,X_n)(X1,X2,...,Xn)来刻画，运用主成分分析法，我们可以把这些分量用更少的、这nnn个分量的线性组合来表示

Castria·2022-09-13 12:28

谈谈你对神经网络的理解,神经网络的原理和应用

每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来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。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。

幸福的小肥熊·2022-09-08 04:43

邱锡鹏神经网络与深度学习课程【十三】——无监督学习和概率图模型1

PrincipalComponentAnalysisPCA）一种最常用的数据降维方法，使得在转换后的空间中数据的方差最大(线性)编码给定一组基向量A=[a_1,.....,a_m]将输入样本x表示为这些基向量的线性组合完备性和稀疏编码

桐原因·2022-08-31 07:23

Python机器学习及实践（一、分类学习——线性分类器）

Python机器学习及实践（一、分类学习——线性分类器）线性分类器通过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。

\ (•◡•) /Carry_You·2022-08-30 10:19

机器学习入门-西瓜书总结笔记第三章

西瓜书第三章-线性模型一、基本形式二、线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析LDA五、多分类学习六、类别不平衡问题一、基本形式后续还要进行精简“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数

一入材料深似海·2022-08-27 07:09

Python构建简单线性回归模型

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。回归

·2022-08-25 17:55

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