线性组合第21页

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|LLE(locally linear embedding)降维算法

该算法核心思想为每个点可以由与它相邻的多个点的线性组合而近似重构，然后将高维数据投影到低维空间中，使其保持数据点之间的局部线性重构关系，即有相同的重构系数。

Luara_lyy·2020-08-13 22:02

【图像融合】主成分分析PCA

通常，数学上的处理方法是将原来的变量做线性组合，成为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为F1，自然希望它可以尽

笔尖bj·2020-08-13 20:41

人工智障学习笔记——机器学习(11)PCA降维

PrincipalComponentAnalysis(PCA)：主成分分析法，是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合

九日王朝·2020-08-13 18:12

各种激活函数

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线

Blazer！·2020-08-13 15:55

对iris的主成分分析

通常把转化生成的综合指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互

simonwoo的世界·2020-08-13 10:34

PCA(主成分分析)降维的概念、作用及算法实现

它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合。并期望在所投影的维度上数据的方差最大，尽量使新的m个特征互不相关。

JIN_嫣熙·2020-08-13 10:36

差分mic学习笔记

filter-sumandFroststructure1.3差分mic和filter-sum的区别：1.差分mic是通过设计零点来进行波束设计,addictivearrays技术需要指定噪声场2.差分mic是信号和信号的多级差分的线性组合

srrwlkblu·2020-08-12 15:22

AdaBoost算法特性

.即在在学习中发现了’弱学习算法’,则可以通过某些方法将它特生为强可学习器,这是数学可证明的.在分类学习中提升算法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列的基本分类器(弱分类器),并将这些基本分类器线性组合

weixin_30325793·2020-08-12 13:46

【学习笔记】【机器学习】第3章——线性模型

=(x_1;x_2;\dots;x_d)x=(x1;x2;…;xd)，其中xix_ixi是x\boldsymbolxx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得线性组合来进行预测的函数

葑鈊丶·2020-08-12 12:44

【学习笔记】GPS测量与数据处理（观测值的线性组合(单差、双差、三差)）

第一次使用播客记录自己的学习，latex公式的确很好使1.接收机间单差信号发射时刻t1t1计算方法t′1=t1+Vti(t1)−ρpi(t1))ct1′=t1+Vti(t1)−ρip(t1))c式中，接收机钟的改正数Vti(t1)Vti(t1)可用t1t1时的伪距观测采用单点定位的方式求得，ρpi(t1)ρip(t1)则需要反复迭代求得疑问：1.接收机中的改正数通过伪距定点定位求得2.其距离通过反

I am SJJ·2020-08-12 01:10

高斯混合模型GMM---【1】

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。

王延凯的博客·2020-08-11 19:13

R语言 PCA 主成分分析

#主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，他们通常表示为原始变量的线性组合。

DemonHunter211·2020-08-11 12:04

数据压缩（二）——主成分分析（步骤应用代码实现）

数学上采用的方法为将原来的变量做线性组合，选取方差最大的第一主成分记作F1，若F1无法代表全部的原始信息，再选取F2，以此类推。

YY909371437·2020-08-11 10:24

Python----Linear regression

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。

曾鸿举·2020-08-11 05:25

三种方法实现PCA降维

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

DLANDML·2020-08-11 03:24

向量的线性组合，张成的空间与基

2向量的线性组合，张成的空间与基看待向量坐标的方式：将每个坐标看作向量，也就是说它们如何拉伸或压缩一个向量。

wyf_zyrs·2020-08-11 01:30

K-means & K-SVD原理

应用场景K-means算法多用于聚类K-SVD算法则可用于压缩，编码，聚类等稀疏表示用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。每个矩阵的列向量可看成一个信号，一个矩阵则是信号的集合。

Nie_Xun·2020-08-11 00:47

线性代数的本质（笔记内容 by Mr. Aries）

2线性组合、张成的空间与基3矩阵与线性变化1向量究竟是什么？

白羊_Aries·2020-08-10 19:04

3Blue1Brown-线性代数的本质

02：线性代数组合、张量的空间与基线性组合：向量的相加和数乘运算就是向量的线性组合。张成空间：用两个向量相加和数乘表示的全部的向量的集合。

不励志读博的程序员不是好厨师·2020-08-10 17:56

机器学习之回归模型

基本形式线性模型(linearmodel)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式如下：f(x)=wTx+b许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射（比如核方法）来解决。

zackzhaoyang·2020-08-10 12:29

R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归

当使用pls时，新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。在本文中，我们将使用pls在“Mroz”数据集中使用预测“收入”。

qq_19600291·2020-08-10 10:46

数据分析岗笔试卷五

数据结构（二叉树、链表、树的遍历等）、斐波那契数列、PCA、概率论、高数、SQL、业务分析能力、编程1.以下关于主成分分析说法错误的是CA.PCA可以用来降维处理B.PCA可以通过SVD来实现C.PCA实现线性组合最小化样本方差

螮蝀·2020-08-10 06:50

MATLAB——偏最小二乘回归算法

部分最小二乘回归分别在X和Y中提取成分和,他们分别是x1,...,xp和y1,...,yq的线性组合。提取这两个成分有以下要求：（1）两个成分尽可能多的携带他们各自数据表的变异信息。

David—指尖上的舞动·2020-08-09 01:16

CNN的重点整理

sigmoid的函数表达式如下其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b+*+*。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知，其结果趋近于0或1。因此，sigmo

伊伊note·2020-08-08 12:23

约束规划——拉格朗日乘数法

拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。如何将一个含有n个变量和k个约束条件的约束优化

snowdroptulip·2020-08-07 18:10

对损失函数以及参数w的梯度下降公式的推导

的梯度下降公式的推导：SigmoidSigmoidSigmoid函数为：g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1给定一个样本xxx，可以使用一个线性函数对自变量进行线性组合

枸杞叶儿·2020-08-07 17:36

GNSS测量与数据处理第五周作业

(思维导图方式，做相应的文字说明)2.线性组合的形式与作用?

Wana.·2020-08-07 15:13

数学建模之主成分分析

主成分分析基本概念：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。

ly521_·2020-08-07 15:44

（思维导图方式，做相应的文字说明） 2.线性组合的形式与作用？（GNSS测量与数据处理第五周作业）

2.线性组合的形式与作用？

YINGYUANWU·2020-08-07 12:51

attention+RNN做文本情感分类《Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis》

原文链接本文发表于自然语言处理领域顶级会议ACL2017代码链接摘要本文提出了一种基于多重attention的可以捕捉长距离情感特征的框架，该框架对无关信息具有更强的鲁棒性，并且将多重attention的结果与RNN进行非线性组合

ttv56·2020-08-06 13:09

机器学习的一元线性回归最小二乘法

具体来说，利用线性回归，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量yy=ax+b一般向量形式写成最小二乘法基于均方误差最小化来进行模型求解的方法为最小二乘法(leastsquaremethod)，它的思想就是验证未知参数使得理论值和观测值之差的平方和达到最小

Venom码哥·2020-08-06 12:44

Python 线性分类器

而一个线性分类器则透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。

小游园·2020-08-05 21:52

PCA算法的数学原理以及Python实现

多了阿萌·2020-08-05 11:10

2020-04-04

（思维导图方式，做相应的文字说明）2.线性组合的形式与作用？

八寻酱酱·2020-08-05 10:34

Tensorflow05-激活函数、优化器、过拟合和Dropout

1.激活函数激活函数用于在线性组合之后添加非线性因素。在我看来，相当于扩大不同类数据之间的差距。称之为“激活”，就是让一类数据激活一个条件得到一个显著不同的输出。

yfraquelle·2020-08-05 08:51

左神算法课程笔记PART2：哈希、布隆过滤器、一致性哈希、并查集、前缀树、贪心、递归和动态规划

哈希函数结果中每个位置针对于其他位置均独立，可以通过将一个哈希函数的输出按位截取，如截取高八位和低八位，再线性组合的方式即可得到新的哈希函数。

Owl丶·2020-08-04 17:22

机器学习算法（12）之集成学习之模型融合

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”的想法。

且行且安~·2020-08-04 16:27

稀疏表示和字典学习

1.什么是稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。

sayhi_yang·2020-08-04 10:08

SVM中的Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶问题

线性组合。两个拉格朗日乘子不同的地方在于条件也是KKT条件之一。可以直接套用二次规划。如果反过来，如何将对偶式对偶回原来的目标式？

xiaopihaierletian·2020-08-04 08:55

为什么使用非线性激活函数？常见的非线性激活函数及优缺点对比

如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)，即令，则隐藏层的输出为即可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出，所以当有很多隐藏层时，在隐藏层使用线性激活函数的训练效果和不使用影藏层即标准的

不想秃顶还想当程序猿·2020-08-04 06:03

矩阵的特征值分解、奇异值分解及其在PCA主成分分析中的应用

主成分分析是通过一组变量的线性组合来解释这组变量的协方差矩阵里面的变异性信息的。以此来达到数据的压缩和根据原变量前前系数大小对数据进行解释。

Lily_我是一个小钢豆·2020-08-04 06:32

51单片机PID算法程序(一)PID算法

51单片机PID算法程序(一)PID算法技术分类：微处理器与DSP|2009-03-16作者：tengjingshu:EDNChinaEDN博客精华文章作者：tengjingshu比例，积分，微分的线性组合

vincent_zou·2020-08-04 03:28

PID原理介绍及C#编程仿真

简单的说，根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。常规PID控制器作为一种线性控制器。

Big_潘大师·2020-08-03 20:22

SVD数据降维

Vn×r)T=∑σiuivTi1）数学特征：a.r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度b.U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是单位正交阵，每个奇异向量都是由矩阵A的行和列的线性组合得到

langzhining·2020-08-03 18:09

LCNN论文阅读笔记

训练网络就变成了去训练一个字典和一些线性组合关系。字典的规模就需要找到效率和准确率之间的平衡。LCNN解决了两个问题：训练集数目少的问题和减少循环迭代次数的问题。他减少迭代次数的办法是让字典可

feynman233·2020-08-03 16:44

3D数学笔记——四元数

所有的四元数q都可以写成一下形式：q=a+bi+cj+dk其中根据该公式得出与复数类型，因为四元数其实就是对基的线性组合，四元数也可以写成向量形式模长(范数)仿照复数的定义，我们可以暂

混沌-均衡-进化·2020-08-03 05:45

3D数学读书笔记——四元数

25400659什么是四元数复数是由实数加上虚数单位i组成，其中i²=-1相似地，四元数都是由实数加上三个元素i、j、k组成，而且它们有如下的关系：i²=j²=k²=ijk=-1每个四元数都是1、i、j和k的线性组合

birdlove1987·2020-08-03 05:19

凸包算法（Graham扫描法）

X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的

糖炒栗之·2020-08-03 03:42

统计机器学习---主成分分析（PCA）

新坐标轴表示的变量是原来多个变量的线性组合。什么是方差？数据在每一轴上

leemusk·2020-08-03 01:39

《机器学习》笔记——神经网络

,xn)输出：o(X)=sgn(W·X)，-其中向量W=(w0,w1,…,wn)是要求的参数，向量X=(x0,x1,…,xn)(x0=1)是输入-函数o(x1,…,xn)实际上是求(x1,…,xn)的线性组合是否大于阈值

judyyduj·2020-08-03 01:29

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