线性组合

最小二乘法---线性回归的求解方法

也就是把一个系统的输出写成输入的线性组合的形式。而这组线性关系的参数求解方法，就是最小二乘法。我们从最简单的线性回归开始，即输入和输
FrankMartinet·2020-08-26 11:55

常见激活函数的用法

常见激活函数的用法1.为什么要使用激活函数如果不用激励函数，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。
Kevin照墨·2020-08-25 17:39

关于Deeplearning中的激活函数梯度消失问题以及如何选择激活函数

为什么要用激活函数我们知道，经过加权求和时，输入呈现线性函数关系，此时如果没有激活函数，输出都呈现线性组合，不管神经网络有多少层，结果说到底为线性方程式，无法来映射现实中复杂的因素。
勤奋的郑先生·2020-08-25 17:30

使用激活函数的原因

如果不用激励函数（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；没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘
是鲤鱼呀·2020-08-25 15:31

其他神经网络类型

RBF径向基网络：是一种单隐层前馈神经网络，使用径向基函数作为激活函数，输出层是对隐层神经元输出的线性组合Park证明，具有足够多隐层神经元的RBF网络能以任意精度逼近连续函数通常采用两步过程训练RBF
程序猿爱打DOTA·2020-08-25 15:35

PCA学习笔记

PCA的意义机器学习中的主要问题：维度灾难PCA：在力求数据信息丢失最少的原则下，对高纬度的变量空间降维，即研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多的保留信息。
孤舟听雨·2020-08-25 04:37

激活函数

激活函数（link/activation/decision/transferfunction）使用目的作用就是避免神经网络中每一层输出都是线性函数，从而导致最后的输出是输入的线性组合。
伊直程序媛·2020-08-25 03:12

【线性代数】零空间矩阵

求零空间：矩阵A消除主要变量获得和自由变量；分配给自由变量值获得特殊的解决方案；特别的解决方案，以获得零空间线性组合。如果矩阵例如，下面的：对矩阵A进行高斯消元得到上三角矩阵U。
weixin_34013044·2020-08-25 01:09

MATLAB与线性代数--矩阵的秩

预备知识如果一个向量线性独立于另外一些向量组，那意味着这一向量不能写成它们的线性组合，简单例子如下：>>u=[1;-1];>>v=[3;-4];>>w=[5,-6];研究这些向量，我们可以看出：2u+v
Mr.YunLong·2020-08-25 01:32

矩阵乘法和逆矩阵

一个矩阵A乘以一个列向量相当于将A的不同列进行线性组合。一个行向量乘以一个矩阵A相当于将A的不同行进行线性组合。
lennon_w·2020-08-25 00:03

[补充内容]关于使用matlab进行方程组求解的线性代数相关知识补充——线性方程组

如果η1η2都是Ax=0的解，可以得出  η1和η2的线性组合也是Ax=0的解。定理：如果其次方程组系数矩阵的秩r(A)=r
Temmie1024·2020-08-25 00:31

[补充内容]关于使用matlab进行方程组求解的线性代数相关知识补充——n维向量

线性组合m个n维向量α
Temmie1024·2020-08-25 00:31

【线性代数】矩阵的乘法与求逆

矩阵乘法的五种表示方法1、一般形式2、矩阵与列向量相乘3、矩阵与行向量相乘4、矩阵分块相乘二、矩阵的逆对于方阵，左逆=右逆原矩阵乘以其逆矩阵得到单位矩阵判断是否可逆的几种方法：1、行列式为02、单位矩阵的各列是矩阵各列的线性组合
nineheaded_bird·2020-08-25 00:48

常用激活函数Sigmoid & Softmax & ReLU& Tanh的整理总结

激活函数使用原因：1、如果不用激励函数，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。
weixin_44766038·2020-08-24 17:39

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，但它们以不同的方式构造这些组件。PCR创建组件来解释预测变量中观察到的
LT_Ge·2020-08-24 17:37

《3D游戏编程大师技巧 上册》学习笔记

第一章3D游戏编程入门memset单字节填充并不是最快，四元数QUAD可以一次写入4字节思考：四元数是1,i,j,k的线性组合。
Conchpeng·2020-08-24 13:47

【密码学】欧几里得算法扩展形式的证明

证明：假设S为a,b线性组合的集合。
迷迷迷迷路的鹿鹿·2020-08-24 11:23

机器学习学习笔记——线性模型和Logistic回归

1.基本形式给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型通过对属性的线性组合来预测的函数：（一般写成向量形式）;参数w的大小可以反映对应属性的“偏好”；2.线性回归使用均方误差衡量预测与真实之间误差大小
SK_Jaco·2020-08-24 09:47

欧几里得算法

而扩展的欧几里得算法不仅确定两个正整数的最大公因子，还能求出最大公因子关于这两个正整数的一个线性组合（文章中已给出定义）。欧几里得算法也是求解线性同余方程的有得工具，在密码学中有广泛的应
AlgoThinking·2020-08-24 07:53

理论： 数论（2）：拓展欧几里得算法及其证明

拓展欧几里得算法算法描述定义1.7.算法证明记,对a，b使用欧几里得定理得：.在这里我们代入，将上式改写成：.我们将上式逐一向前代回，就将得到rk关于a和b的线性组合。.
sun897949163·2020-08-24 07:22

向量组/矩阵/秩的理解

对于两个向量，只要不共线就能够张成一个平面，平面中的任何一个向量都可以由两个向量的线性组合表示对于三个向量，只要三个向量不共面就能够张成一个三维空间，三维空间中的任意一个向量都可以由三个向量线性组合来表示
taiyangshenniao·2020-08-24 02:58

主成分分析和因子分析的介绍、区别和联系

两个方法的推导我也还有一些没有完全理解，因此中间有些理解可能有误，请大家批评指正主成分分析主成分分析：将多个有一定相关性的指标进行线性组合，以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间彼此线性无关
Robin_Yao_Wenbin·2020-08-24 02:24

opencv for python (19) 根据矩进行形状匹配

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，镜像映射具有不变形。
是水·2020-08-24 01:47

openCV【实践系列】8——OpenCV中的颜色空间

RGB色彩空间RGB颜色空间具有以下属性1.它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。2.三个通道通过照射到表面的光量相关联。
aitail·2020-08-23 23:25

google Earth Engine---卷积

图像中的每个像素通过convolve()输出的是kernle值和输入像素的线性组合（该组合取决于定义的kernel）。kernel独立应用于每个波段。
GISna·2020-08-23 23:34

量子计算基础(学习笔记)

一.矢量空间  一个矢量空间是由一组完备的线性无关的基矢的线性组合所生成的空间，这个矢量空间里的每一个矢量的元素都是复数（也包括实数），因为实数是特殊的复数。
梦醒见月·2020-08-23 22:00

【笔记】线代第二章——线性空间

线性空间向量空间定义：设$v$为$n$维向量的集合，如果集合$v$非空，且集合$v$对于加法及数乘两种运算封闭，那么就称集合$v$为向量空间向量组的秩线性组合与线性表示向量$\beta$可由向量组$\alpha
bbqub·2020-08-23 06:32

线性代数-Gilbert Strang(第一部分)

这样做的目的是找到两个列向量的正确的线性组合为右侧向量。方程组解的情况：如果是奇异矩阵，即不可逆矩阵，在行图像中看即至少有两个方程组所表示的平面是平行的，在列图像中看即至
DawnRanger·2020-08-23 04:44

diference between support vectors and boundary vectors.

因为boundaryvector可能与某个支持向量同时在分割面上，或者它可以用其他的支持向量的线性组合表达。
haiyuqiao·2020-08-23 04:00

线性方程组和矩阵

其他相关内容线性方程组和矩阵矩阵和行列式向量组及其线性组合向量组线性相关性特征值和特征向量相似矩阵和相似对角化二次型番外向量空间矩阵A可逆的和相似的一些性质常见向量的运算矩阵向量求导矩阵对角化相关推导伴随矩阵及其运算关于特征值和特征向量的一些公式推导线性方程组齐次和非齐次设有
uncle_gy·2020-08-23 03:49

凸包问题--卷包裹法

X的凸包可以用X=（x1,x2,x3,...,x12）的线性组合来构造，即：在计算几何中，凸包问题是一类比较常见的问题，不仅在计算机程序设计竞赛
永远鲜红の幼月·2020-08-23 02:40

【bzoj 3534】 [SDOI2014] 重建 - 基尔霍夫矩阵

解法：考虑Kirchhoff矩阵的意义：K[G]=D[G]−A[G]=B[G]B[G]T，之所以能够进行生成树计数是对于其伴随矩阵在计数n−1条边的集合时，当n−1条边中存在环就会产生线性组合而导致行列式为零
GEOTCBRL·2020-08-23 00:09

矩阵乘法心得

MITG.Strang老先生在《线性代数公开课》第一章提到的矩阵和向量乘法，我们进行引申，即可计算矩阵和矩阵乘法规则1、矩阵和向量乘法思路，有两种解法：1）列向量方法对于矩阵A以及向量x，Ax是矩阵A列向量的线性组合
sealaes·2020-08-22 22:47

机器学习——线性回归

线性回归线性回归线性回归定义最小二乘法之正规方程最小二乘法之梯度下降法回归性能评估欠拟合与过拟合L2正则、L1正则与稀疏性岭回归模型拟合参数波士顿房价案例数据分析线性回归线性回归定义线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
yujie12345678·2020-08-22 09:55

状态转移矩阵计算

上式表明，An是An-1,An-2,…,A,I的线性组合。可设：当特征值互异时（保证范德蒙德矩阵
Lemonade__·2020-08-22 04:09

Image super-resolution via sparse representation论文总结

图像可以被表示为一个稀疏线性组合和过完备字典的形式。所以本文提出了将计算得到的低分辨率图像的图像块的稀疏表示系数用于作为高分辨率图像的稀疏表示系数。
鲁青的青未·2020-08-22 03:28

基于稀疏表示的图像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》

研究图像的统计数据表明，图像块可以表示为选择适当超完备字典的稀疏线性组合形式，通过这种观测报告的启发，我们寻求一种对低分辨率输入图像块的稀疏表示，然后用此稀疏表示的系数来生成高分辨率输出。
mengmee_pku·2020-08-22 02:52

周志华机器学习读后总结 第三章

线性模型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,w和b学得之后，模型就得以确定，而w直观表达了各属性在预测中的重要性。
漠北墨杯·2020-08-22 01:40

稀疏表示（Sparse representation）原理理解

正文稀疏表示（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。
qq_32790593·2020-08-22 00:09

机器学习——逻辑回归 原理真的用心了

接下来进行参数估计，目的是使用现有样本（已分类）训练得到一些参数θ（有些文章中是w和b），使得θ与x的线性组合z映射到sigmoid函数上，可以使这些训练集样本x出现现有分类结果的概率L(θ)极大化，也就是极大似然函数取最大值
鹅黄绒绒·2020-08-22 00:42

STM32电机PID速度控制

2.3.2PID理论将偏差的比例、积分、微分，通过线性组合构成控制量，用控制量对被控对象进行控制，这样的控制器称为PID控制
白茶-清欢·2020-08-21 02:08

线性回归

线性回归的任务是找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数什么是线性回归简单地说就是，给定由d个属性描述的示例线性回归试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即简单的线性回归在这里我们只讨论一种最简单的情形
LY豪·2020-08-21 01:31

裴蜀定理的证明

a,b互质的充要条件之存在整数x,y使ax+by=1.裴蜀定理证明：对于a,b∈Z,ax+by=gcd(a,b)的证明：设d=gcd(a,b),则d|a,d|b,d|(ax,+by).设s是ax+by线性组合集中最小的正元素
H_usky·2020-08-20 22:44

HDU 5909 Tree Cutting 树形DP+快速沃尔什变换

m)输出有多少个连通诱导子图的异或和为in≤1000，m1n=1性质1：Fwt(A±B)=Fwt(A)±Fwt(B)证明：容易发现Fwt(A)的每一项都是A[0],A[1],...,A[n−1]的一个线性组合
PoPoQQQ·2020-08-20 09:17

使用AR模型来预测轨迹

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，它是时间序列中的一种常见形式。
ihoujie·2020-08-20 08:12

自回归模型（AR Model）

geodesy.blog.sohu.com/273714573.html1.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
塘朗村吴彦祖·2020-08-20 07:06

Python数据分析 ---- ARMA模型

MA模型（移动平均模型）是用过去各个时期的随机干扰或预测误差的线性组合来得到当前预测值。
風の唄を聴け·2020-08-20 07:14

矩阵分块与矩阵乘法的理解

blockmatrix：分块矩阵；线性组合（linearcombination）⇔矩阵乘法（matrixmultiplication）；矩阵和向量相乘，自然容易立即；矩阵和矩阵相乘，则要分块进行理解；1
Inside_Zhang·2020-08-20 00:22

ADRC调试经验（已调通）

比较难调节的参数主要是在非线性组合部分。比较常见的有如下四种误差反馈率，我尝试过前三种，效果都还不错。
xufuq2017·2020-08-19 06:03

4.1_回归算法之线性回归

回归算法之线性回归线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。
weixin_30595035·2020-08-19 04:01
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