线性组合

北大慕课Tensorflow实践过程笔记2——神经网络优化

常用的激活函数对初学者的建议损失函数均方误差损失函数自定义损失函数交叉熵损失函数缓解过拟合欠拟合与过拟合欠拟合的解决方法：过拟合的解决方法神经网络参数优化器复杂度学习率激活函数对于线性函数，即使有多层神经元首尾相接，依旧是线性组合
嘟嘟嘟子君·2022-08-24 11:52

用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码

输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,YM
快乐的小荣荣·2022-08-23 15:35

BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

如果不用激活函数，每一层的输出都是上一层的线性组合，从而导致整个神经网络的
Arrow·2022-08-22 07:59

线性代数的本质(个人笔记)

线性代数的本质1.什么是向量2.线性组合:张开的空间与基3.矩阵与线性变换4.矩阵乘法与线性变换复合的关系4.1三维空间的线性变换5.行列式6.逆矩阵、列空间、秩与零空间6.1非方阵不同维度空间之间的线性变换
sky666tzz·2022-08-21 17:47

广义线性模型（GLM）及其应用

广义线性模型[generalizelinearmodel(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。
·2022-08-20 11:20

【配电网重构】基于粒子群算法求解配电网重构问题附matlab代码

对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高,在配电网发生大范围停电事故后,需要对配电网的拓扑结构进行重新组合,从而达到恢复供电的目的,这个重新组合配电网拓扑结构的过程即为配电网恢复重构.配电网恢复重构是一个多目标非线性组合优化问题
matlab_dingdang·2022-08-19 18:59

CNN基础与LeNet框架

除了分类以外，加入全连接层也是学习特征之间非线性组合的有效办法。使用softmax激励函数作为输出层的多
流萤数点·2022-08-13 21:23

Score-CAM｜用kernel加权解释CNN的预测结果

与以前的基于类激活映射的方法不同，Score-CAM通过在目标类上的前向传递分数获得每个激活图的权重来摆脱对梯度的依赖，最终结果是通过权重和激活图的线性组合获得的。
FightingCV·2022-08-12 15:06

ARM的七种工作模式详解

一、存储器格式（字对齐）：Arm体系结构将存储器看做是从零地址开始的字节的线性组合。从零字节到三字节放置第一个存储的字（32位）数据，从第四个字节到第七个字节放置第二个存储的字数据，一次排列。
芒果520·2022-08-12 14:00

分类、回归算法简单介绍

logistic回归算法用了一个LogisticFunction将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来logistic回归算法使用的是特征的线性组合
路新航·2022-08-11 14:10

Python 机器学习6：sklearn 线性回归

线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析，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。
刘元职业车队·2022-08-08 07:36

Score-CAM｜用kernel加权解释CNN的预测结果

与以前的基于类激活映射的方法不同，Score-CAM通过在目标类上的前向传递分数获得每个激活图的权重来摆脱对梯度的依赖，最终结果是通过权重和激活图的线性组合获得的。
·2022-08-05 13:02

深度学习2-线性单元和梯度下降

原本的感知器线性单元：跃迁函数替换成激活函数后，线性单元返回的是一个实数值而不是0或1线性模型：y是输入特征x1,x2...的线性组合二、监督学习和无监督学习监督学习与无监督学习的目的：通过模型训练获得参数
刹那芳华❀·2022-07-21 07:30

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据

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
·2022-07-19 14:56

《Discovering Statistics Using R》笔记13-多重线性回归基础

每多一个自变量就对应多一个回归系数：模型拟合更为复杂，但是基本原则与简单线性回归相同：寻找能够最大程度上与因变量相关的自变量的线性组合。
新云旧雨·2022-07-16 23:15

梯度下降与线性回归+python代码

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。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析，也称简单线性回归。
妖YOY·2022-07-14 07:43

DataWhale-西瓜书+南瓜书第3章线性模型学习总结-Task02-202110

线性模型试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测得函数，即3.2线性回归3.2.1一元线性回归均方误差最小化，对w和b求导：上面两个方程等于0可以得到3.2.2多元线性回归m个d个元素得示例，把数据集D
JZT2015·2022-07-14 07:32

线性回归与梯度下降算法

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。
perfect Yang·2022-07-14 07:56

神经网络到底是怎样一回事，神经网络是什么意思

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）。
阳阳2013哈哈·2022-07-10 15:13

Numpy与线性方程组（Python与高等代数01）

.求解齐次线性方程组齐次线性方程组要么有无穷多解，要么只有零解对于AX=0，对A做SVD分解可得由高等代数知识得，求解齐次线性方程组就是对系数矩阵A做SVD分解后，从最后一行向上选取出的n-r行向量的线性组合这里的
Chandler_river·2022-07-05 07:29

傅立叶变换在信号和图像视觉领域的应用

按照某度的解释，傅立叶变换，是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。
深度人工智能·2022-06-23 09:48

【论文笔记】Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch Sparsity

.数据表示二.patchprioritiy三.patchsparserepresentation四.算法流程一.概览1.算法结构概述  稀疏表示的概念：图像或信号由稀疏正则化下的超完备库，或变换的稀疏线性组合表示
渔舟小汀·2022-06-18 07:24

MIT线性代数笔记八 求解 Ax=b: 可解性与结构

文章目录1.可解的条件Solvabilityconditionsonb2.特解Aparticularsolution3.通解Completesolution3.1与零空间进行线性组合Combinedwithnullspace4
herosunly·2022-06-17 09:58

机器学习----线性回归 (Linear Regression)算法原理及python实现

线性模型：给定由d个属性描述的示例，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。
刘星星儿·2022-06-12 07:28

机器学习算法（2）——AdaBoost算法

通常在分类问题中，boosting通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器线性组合，提高分类性能。一组弱分类器可以创建一个强大的分类器。
菜鸟知识搬运工·2022-06-09 07:52

机器学习之线性回归及特征归一化

线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，
matuoxifan·2022-06-08 09:23

为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：数据派THU，编辑：黄继彦本文约3500字，建议阅读9分钟本文介绍了一些关于机器学习和线性组合的部分问题以及缓解该问题的方法
Datawhale·2022-06-06 07:29

在GCN论文中遇到的问题与理解(二)

ReLU(x)=(x)+=max⁡(0,x)\text{ReLU}(x)=(x)^+=\max(0,x)ReLU(x)=(x)+=max(0,x)作用使用线性激活函数，那么这个模型的输出不过是你输入特征x的线性组合
NorburyL·2022-06-02 07:53

详解NumPy中的线性关系与数据修剪压缩

前一篇，在计算均线，指数均线时，分别计算了不同的权重，比如和都是按不同的计算方法来计算出相关的权重，一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来，也
·2022-05-25 11:54

机器学习课程讲义·第三章，决策树和随机森林

决策树和随机森林上期回顾符号形式学习范式本章导读决策树模型形式损失函数&优化算法ID3算法C4.5算法上期回顾上期机器学习课程讲义·第二章，线性模型系列，我们一起学习了一些经典的线性模型：一般回归模型，并使用线性组合
鲸鱼_先生·2022-05-25 07:02

统计学习方法（6）梯度提升决策树GBDT

1、提升树BoostingTree提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分
简之·2022-05-25 07:01

3. 梯度提升决策树（GBDT）详解

第步的模型是其中，为当前模型，通过经验风险极小化确定下一棵决策树的参数由于树的线性组合能很好地拟合训练数据，即使数据中的
gss123_123·2022-05-25 07:46

机器学习 3.1 监督学习-线性模型(线性回归，线性分类) 学习笔记

1.模型结构线性模型是一类有线性组合方式构成的预测性模型的统称。
HeartFireY·2022-05-23 07:56

机器学习-逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归是用来做分类的算法，处理离散型的数据我们在了解了线性回归之后，其实逻辑回归就很简单啦，线性回归是什么，其实说白了就是一个线性组合比如说wx+b，而逻辑回归是什么呀，最终的输出值是不是只有0，1，
AI_孟菜菜·2022-05-21 07:09

备战数学建模10-主成分分析模型与因子分析模型

转换成的综合指标被称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之
nuist__NJUPT·2022-05-20 07:12

傅立叶变换在图像处理中的作用

它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅立叶变换属于调和分析的内容。"
Ian ma·2022-05-19 07:00

[转载]傅立叶变换在图像处理中的作用

它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅立叶变换属于调和分析的内容。"
我拿buff·2022-05-19 07:58

机器学习笔记02——线性回归

目录概念模型解决过拟合问题岭回归LASSO回归概念线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数。
死磕的斯坦张·2022-04-28 08:22

前馈神经网络与反向传播算法

在单层感知器的基础上，引入隐藏层即可得到多层感知器和深度神经网络，结构如下在上述网络中，信号从输入层开始，经过线性组合和激活函数的处理，输入到下一层的神经元，信号依次经过各个隐藏层的处理，最终输出到输出层
生信修炼手册·2022-04-23 12:24

天池-金融风控训练营-task4-建模与调参

2、由来要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：线
nikita_zj·2022-04-20 07:37

2022 年 5 篇与降维方法的有关的论文推荐

SpatialPredictorEnvelope是一种回归的降维方法，它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似然和最小二乘估计相比，该
·2022-04-14 10:56

超详细机器学习-线性回归案例（正规方程、梯度下降、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。分类一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。
专业的小马哥·2022-04-13 09:07

深度学习之神经网络

使用1x1卷积核，实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化5.InceptionV1,V2,V3,V4模型总
祝小梦·2022-04-04 07:37

python对于一元线性回归模型_机器学习3- 一元线性回归+Python实现

;x_d)\)，其中\(x_i\)为\(\boldsymbol{x}\)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，即：\[f(\boldsymbol
weixin_39916379·2022-03-31 08:45

Task02 详读西瓜书+南瓜书第3章

个属性描述的实例x=(x1;x2;… ;xd)x=(x_1;x_2;\dots;x_d)x=(x1;x2;…;xd)，其中xix_ixi是xxx在第iii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的函数
阿_边·2022-03-31 08:14

【机器学习入门】(7) 线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降

内容有：(1)线性回归方程、(2)损失函数推导、(3)似然函数、(4)三种梯度下降方法1.概念简述线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合
立Sir·2022-03-31 07:19

深度学习中的激活函数

无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。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任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到
_Seven°·2022-03-23 11:28

Linear Regression线性回归

WelcomeToMyBlogLinearRegression线性回归(LinearRegression)是一种线性模型(linearmodel),它将各个特征进行线性组合,实现对新输入的预测线性回归可解释性很强
littlehaes·2022-03-23 08:10

神经网络中的激活函数为什么要均值为0

如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，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了
ykzcs2000·2022-03-21 07:59

基于逻辑回归的鸢尾花分类

使用在线性回归中学习的技巧，我们可以把输入x表示成两个特征f1和f2的一个线性组合
林丿子轩·2022-03-03 07:15
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