线性组合

【数学建模】主成因分析

主成分分析的滥用：主成分得分十、主成分回归本讲将介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,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
要如我愿·2024-01-05 02:40

清风数学建模笔记-主成分分析

内容：主成分分析介绍：主成分分析是一种降维算法，它通过旋转和变换将多个指标转化为少数几个主成分，这些主成分是原变量的线性组合，且互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。
别被算法PUA·2024-01-05 02:10

数模学习day06-主成分分析

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,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
WenJGo·2024-01-04 16:31

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

python手写线性回归

线性模型概念：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数形式：可解释性：性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计
大太阳小白·2024-01-04 01:01

机器学习——主成分分析（PCA）

PCA的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新坐标系中的每个维度都是原始数据中各个特征的线性组合。
m0_黎明·2024-01-03 01:05

水下图像评估指标 UCIQE UIQM PCQI （Python 代码）

水下图像评估指标UCIQEUIQMPCQI（Python代码）UCIQE论文：AnUnderwaterColourImageQualityEvaluationMetric用色度、饱和度和对比度的线性组合来量化水下工程和监控图像的不均匀色偏
robonano·2024-01-02 14:07

具体数学复习篇——第四章数论（基本性质）

整除的性质1.0能被任何数整除（即对于任意的a来说，a|0）2.若b能够整除多个数，那么b能够整除这些数的线性组合3.最大公因数gcd若d为gcd（a，b）即d是a和b的最大公因子，那么d可以表达为a和
今天不要熬夜·2024-01-01 00:00

Learning Spatially Collaged Fourier Bases for Implicit Neural Representation

具体来说，现有方法通常将目标信号建模为不同频率的通用基函数（通常是傅里叶特征）的线性组合。然而，这种全局组合方式会导致在某些区域引入不必要的成分，从而产生不悦的伪影。
步子哥·2023-12-30 09:14

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

这些主成分是原始特征的线性组合。通过保留主要的主成分并舍弃次要的成分，可以实现数据的降维。PCA的基本步骤如下
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

python实现一维傅里叶变换——冈萨雷斯数字图像处理

原理傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。
筱筱西雨·2023-12-29 18:11

辅助角公式

文章目录三角函数线性组合@辅助角公式推导应用举例三角函数线性组合@辅助角公式在正弦和余弦波的线性组合的情况下，我们有asin⁡x+bcos⁡xa\sinx+b\cosxasinx+bcosx=a2+b2
xuchaoxin1375·2023-12-28 13:25

PyTorch之线性回归

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。在回归分析中，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。大于一个自变量情况的叫做多元回归。
ldxxxxll·2023-12-24 12:40

【线性代数】决定张成空间的最少向量线性无关吗？

在数学中，张成空间（spanspace）是一个向量空间，它由一组向量通过线性组合（即每个向量乘以一个标量）生成。
一尘之中·2023-12-24 09:14

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理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）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。
从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

MATLAB - 四元数（quaternion）

H中的每个元素都有一个基于基元素i、j和k线性组合的唯一表示。三维空间中的所有旋转都可以用旋转轴和围绕该轴的角度来描述。与旋转矩阵相比，四元数的优势在于旋转
kuan_li_lyg·2023-12-23 00:37

神经网络为什么要用激活函数1？（转）

2.为什么要用如果不用激励函数，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。
起个名字真的好难啊哈哈·2023-12-21 07:24

AdaBoost提升方法

提升方法的基本思想是通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些线性分类器进行线性组合，提高分类性能。
沉住气CD·2023-12-21 02:02

（三）线性模型（初识-机器学习-周志华）

3.1基本形式1.问题描述：给定由d个属型描述的示例，其中在第个属性上的取值，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，即函数形式，一般用向量形式写成，其中，和学得之后，模型就得以确定。
Dong_33·2023-12-20 03:25

多个相互独立的随机正态变量之和的分布

假设有n个随机正态变量，并且它们相互独立，则它们的和仍然服从正态分布，且有更一般的情况，有限个相互独立的正态随机变量的线性组合仍然服从正态分布。
听海边涛声·2023-12-19 23:58

VAR模型

VAR模型的基本思想是将所有的变量都视为内生变量（endogenousvariables），并且假定每一个内生变量都可以由过去若干期的所有内生变量的线性组合表示
星宇星静·2023-12-18 12:25

扩展欧几里得算法与线性同余方程

文章目录扩展欧几里得算法作用证明思路CODE应用AcWing878.线性同余方程CODE参考文献扩展欧几里得算法更多证明过程请看VCR作用裴蜀定理：对于整数a和b，令d=gcd(a,b)d是它们的线性组合
2301_78981471·2023-12-16 03:35

矩阵乘法的几种表达与逆矩阵

2.列方法是矩阵B中的列向量，其实这里可以看作是矩阵B右乘A，是对A的列向量进行线性组合。3.行方法这里看作是A左乘B，本质上是对B进行每一行的线性组合。
铁道孤影·2023-12-16 02:51

MIT18.06线性代数 笔记1

文章目录方程组的几何解释矩阵消元乘法和逆矩阵A的LU分解转置-置换-向量空间R列空间和零空间求解Ax=0主变量特解求解Ax=b可解性和解的结构线性相关性、基、维数四个基本子空间矩阵空间、秩1矩阵和小世界图图和网络复习一方程组的几何解释线性组合
Falling_Asteroid·2023-12-16 01:25

MATLAB图解傅里叶变换（初学者也可以理解）

傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。也就是说"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式。
寅恪光潜·2023-12-15 21:34

正交基概念

求正交向量组中的系数考虑nnn个任意两个向量之间相互正交的nnn维向量a⃗\vecaa，则其构成一个nnn维的欧几里得空间RnR^nRn，为其中的每一个向量赋予一个常数系数ccc，则空间中的任意向量vvv可以表示为这组基的线性组合
Qutter·2023-12-14 18:53

使用Python构造VARIMA模型

VARMA是ARMA的推广，它将ARMA模型扩展到多个时间序列变量的情况，通过VAR和VMA的线性组合来描述多个时间序列变量之间的联合变化，适合描述多个时间序列变量之间的关系。时间序列变量。
kingofyb·2023-12-03 19:12

MIT_线性代数笔记：第 10 讲 四个基本子空间

列空间ColumnspaceC(A)矩阵A的列空间是A的列向量的线性组合在RmR^mRm空间中构成的子空间。零空间NullspaceN(A)矩阵A的零空间是Ax=
浊酒南街·2023-12-02 16:23

数值分析总结

导泰勒展开空间插值拟合数值微分数值积分常微分方程插值插值根据已知的值,插入几个预测值拉格朗日插值,把几个已知点摁住埃特金逐次线性插值,线性方法反复迭代比较牛顿插值,假设高阶差商为0,差商算是不微的微分样条插值:构建方程组,待定系数求解拟合把待拟合函数拆成多个函数的线性组合对线性系数求偏导
好学的学渣·2023-12-01 18:03

16.自旋

通过量子数L，M确定其状态，但是，这样的描述是不完全的，对于确定的L可以有2L+1种M的取值，但是，这些取值都是相对于z轴而言的，当坐标系旋转导致z轴改变时，就没有这种确定的值了，变成了2L+1个本征函数的线性组合
Obj_Arr·2023-12-01 12:28

MIT_线性代数笔记：第 08 讲 求解 Ax=b：可解性与结构

目录可解的条件Solvabilityconditionsonb特解Aparticularsolution通解Completesolution与零空间进行线性组合Combinedwithnullspace
浊酒南街·2023-11-28 20:29

集成学习-Boosting和Bagging异同

它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想
fpzRobert·2023-11-28 19:42

《矩阵理论》笔记 1 — 线性空间与线性变换

矩阵论-线性空间与线性变换文章目录矩阵论-线性空间与线性变换一、线性空间1、线性空间1.1向量空间1.2线性空间1.3线性空间典型例子2、线性空间的基和维数2.1线性组合2.2线性相关与线性无关2.3基和维数
frozendure·2023-11-25 23:09

【线性代数及其应用】04 -线性变换

线性变换文章目录线性变换1.矩阵与向量相乘的两重含义1.1重新线性组合1.2线性变换2.线性变换的分类3.线性变换矩阵的求解4.满射与单射5.线性变换与计算机图形学5.1旋转、伸缩、剪切变换5.2平移变换
Ciaran-byte·2023-11-25 23:38

卷积神经网络(CNN)介绍04-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。
林夕雨小月·2023-11-25 18:14

传统语音识别介绍【二】—— 特征提取

所以对于n时刻的语音信号，我们可以用之前时刻的信号的线性组合近似的模拟。然后计算语音信号的采样值和线性预测的采样值，并让这两者之间达到均方的误差（MSE）最小，就可以得到LPC。(2
MachineCYL·2023-11-25 12:01

压缩感知基本理论

具体来说，压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合，其中原子字典是一组基函数或样本点，可以表示信号的各个部分。
飞大圣·2023-11-23 13:39

matlab Silink PID 手动调参

（业余）PID即比例+积分+微分，它将给定值r(t)与实际输出值y(t)的偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合形成控制量，对被控对象进行控制。
i道i·2023-11-22 22:36

MIT_线性代数笔记：第 01 讲 行图像和列图像

例如：二元一次方程组行图像列图像在列图像中，我们将系数矩阵写成列向量的形式，则求解原方程变为寻找列向量的线性组合（linearcombination）来构成向量b。向量线性组合是贯穿本课程的重要概念。
浊酒南街·2023-11-22 15:21

MIT 线性代数笔记 第六讲：列空间和零空间

即对于向量v，w，对于任何实数c和d，线性组合cv+dw必属于该空间。：n维向量空间；该空间每一个向量都具有n个分量；R表示分量均为实数。
weixin_40379396·2023-11-22 15:51

MIT_线性代数笔记：列空间和零空间

即对于空间中的任意向量v和w，其和v+w和数乘cv必属于该空间；换而言之对于任何实数c和d，线性组合cv+dw必属于该空
浊酒南街·2023-11-22 15:44

线性代数 - 几何原理

目录序言向量的定义线性组合、张成空间与向量基线性变换和矩阵线性复合变换与矩阵乘法三维空间的线性变换行列式矩阵的秩和逆矩阵维度变换点乘叉乘基变换特征值和特征向量抽象向量空间序言欢迎阅读这篇关于线性代数的文章
知心宝贝·2023-11-22 12:32

m 序列生成电路的 FPGA 实现

目录1基本概念2设计实现3仿真验证1基本概念在n级移位寄存器的基础上，增加一个反馈环节，如果反馈函数是现态的线性组合，即就得到一个线性反馈移位寄存器（LinearFeedbackShiftRegister
洋洋Young·2023-11-20 21:56

向量的点乘、叉乘和混合积（三重积）

三重矢积的公式有三个特性：1)两个分项都带有三个向量（、、）；2)三重积一定是先做叉积的两向量之线性组合；3)中间的向量所带的系数一定为正（此处为向量）。
安谦柔·2023-11-20 02:50

特征降维（主要是PCA的补充）

PCA利用的是协方差矩阵的特征值分解原理，实现多个特征向少量综合特征（主成分）的转化，每个成分都是多个原始特征的线性组合，且各个成分互补相关，第一主成分用于解释数据变异（方差）最大的，第二主成分次之，以此类推
hx2024·2023-11-19 15:46

矩阵乘法的四种理解方式

X_j表示j列向量A=BC有这么几种理解方式B的第i行乘以C的第j列得到矩阵AijA_{ij}Aij元素,Aij=Bi_C_jA_{ij}=B_{i\_}C_{\_j}Aij=Bi_C_jB的列向量的线性组合得到
好学的学渣·2023-11-17 11:31

基于OpenCV的傅里叶变换

基于OpenCV的傅里叶变换傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。
求则得之，舍则失之·2023-11-17 00:04

线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）

线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）目录：线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）一、向量和矩阵1.向量的本质2.线性组合、张成的空间与基3.矩阵与线性变换
~宪宪·2023-11-14 06:17

线性代数的本质-转换向量

2x2矩阵乘法运算2x2矩阵矩阵列看为变化之后的基向量，而矩阵的乘法看出是它们的线性组合。线性变化基向量逆旋转90度，它们的表达式如下。逆旋转90度的矩阵=原向量x下面矩阵公式。
_姜丹·2023-11-14 06:17

线性代数：向量空间 矩阵空间 秩 [上]

例1：一个3×3矩阵，，显然，V1，V2，V3线性无关，有三个基底，对这三个列向量线性组合，可以表示三维空间中任一向量，意味着V1，V2，V3这3个矩阵的列向量张成的空间为一个3维空间，则矩阵的列空间为一个三维空间
小蜗牛冲鸭~·2023-11-14 06:12
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