线性组合第22页

《机器学习》学习笔记——Chapter3

1线性模型基本形式1、输入数据x⃗=(x1;x2;⋯ ;xd)\vecx=(x_1;x_2;\cdots;x_d)x=(x1;x2;⋯;xd)，有ddd个属性；2、通过属性的线性组合，线性模型学得一个可以预测的函数

zaiwuhan2014·2020-08-02 23:18

数据结构与算法（二）：数组

一、线性表线性表是很基本的一种数据结构，就如字面意思一样，它把若干数据线性组合在一起：每个元素都最多只有前相邻和后相邻元素，也就是元素之间首尾相接。典型的线性表结构有数组、链表、栈、队列等。

黄智霖-blog·2020-08-02 13:18

用matlab处理数字高程模型（DEM）之点云数据（point cloud data）

DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模

一苇以航hkz·2020-08-01 14:45

opencv学习笔记五：图像混合

图像混合是将两图像src1和src2每个对应像素点通过一定权重进行线性组合得到目标图像dst，-即dst=*src1+(1-)*src2+gamma。

东城青年·2020-08-01 14:29

深度学习基础知识（四）--- 激活函数

激活函数也就是一些非线性单元，如果不用激活函数，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。

Teeyohuang·2020-08-01 10:17

TSVD截断奇异值分解

从某种程度上来说，PCA和SVD是一对表亲，PCA对特征的协方差矩阵进行分解，找到一堆特征的线性组合，尽可能多的表示出原始特征中成分，SVD则对原始数据直接进行奇异值分解，找到原始数据中尽可能大的特征值

像在吹·2020-08-01 08:31

Coursera机器学习课程笔记(2) Linear Regression

线性回归（LinearRegression）在监督学习中，我们需要找到一个最佳的预测函数h(x)，比如我们可以选取特征向量的线性组合函数，即可以把h(x)定义为：机器学习里面一般默认变量为列向量，因此这里是参数向量

yew1eb·2020-08-01 08:31

人工神经元模型（笔记）

人工神经元模型可以看成是由3种元素组成：一组连接连接强度由各连接上的权值决定一个信号线性组合器求输入信号对神

正入万山圈子里·2020-08-01 06:24

特征构造系列2：聚合特征构造以及转换特征构造

文章目录1.聚合特征构造1.1分组统计特征1.2统计频数构造特征1.3分组统计和基础特征工程方法结合2.简单转换特征构造2.1单列特征加/减/乘/除一个常数2.2单列特征单调变换2.3线性组合（linearcombination

我是天才很好·2020-08-01 06:47

R语言 PCA

#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。

weixin_34088838·2020-08-01 04:27

神经网络为什么要有激活函数，为什么relu 能够防止梯度消失

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，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机

deep_learninger·2020-08-01 02:06

常用激活函数介绍

为什么在神经网络中需要用到激活函数呢，而且是用非线性激活函数呢，原因很简单，假如我们用的是线性激活函数的话，假设在多层神经网络，为某个神经元的计算结果，使用线性激活函数后的结果则相当于使用了激活函数后仍然为一个线性组合

天天撸代码·2020-08-01 01:41

浅谈向量空间

线性代数是研究向量和矩阵的一门数学，矩阵也是向量构成的，所以线性代数主要是研究向量，向量空间以及向量线性组合性质的一门科学。向量空间我们很早就接触到了向量这个东西，向量也称为矢量，是一种有方向，有

Matrix_11·2020-08-01 00:42

[机器学习] 机器学习中所说的“线性模型”是个什么东西？

也就说对于输入来说，完全可以对先对其进行非线性变换，再进行线性组合。从这个角度来说，线性模型完全具有描述非线性的能力。举一个简单的例子：y=wx+by=wx+by=wx+b是线性模型，没问题。

Harry嗷·2020-07-31 23:50

卷积神经网络基础题——为什么要添加非线性的激活函数，线性的会如何？

答：如果使用线性激活函数，那么无论神经网络中有多少层，都只是在做线性运算，最后一层得到的结果是输入层的线性组合，而输入层的线性组合，用一层隐藏层就可以表示，也就是说，多层的隐藏层运算后的结果等同于一层的结果

G5Lorenzo·2020-07-31 22:25

（知乎）人工神经网络中的activation function的作用具体是什么？ReLu的特点?

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

edgelee·2020-07-31 19:33

为什么要用非线性激活函数？为什么要引入非线性修正单元？

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，这种情况就是最原始的感知机

Blazer！·2020-07-31 19:11

基于python3.7 numpy scipy matplotlib sklearn的机器学习笔记6--回归分析(线性回归、多项式回归、岭回归)

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。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的实际用途线性回归有很多实际的用途，分

9527----到·2020-07-31 18:48

关于神经网络的讨论

1.引言，从维数灾难问题说起我们在之前的文章讨论了由固定基函数的线性组合构成的回归模型和分类模型。

郑瀚Andrew.Hann·2020-07-31 16:00

深度学习基础

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，因此网络的逼近能力就相当有限。Sigmoid: 将输入的连续实值变换为0-1的输出。

Arsene_W·2020-07-31 13:00

PCA与KPCA

PCA是利用特征的协方差矩阵判断变量间的方差一致性，寻找出变量之间的最佳的线性组合，来代替特征，从而达到降维的目的，但从其定义和计算方式中就可以看出，这是一种线性降维的方法，如果特征之间的关系是非线性的

像在吹·2020-07-31 13:18

神经网络与深度学习之激活函数

、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果,通过对加权的输入进行非线性组合产生非线性决策边界

weixin_30830327·2020-07-31 12:01

转：因子暴露度，因子收益，以及组合收益的解释到预测

from：http://www.sohu.com/a/116236612_498792一、多因子模型的一般形式，因子收益和因子暴露度典型的股票多因子模型将n只股票的收益率分解为m个因子的线性组合和未被因子解释的残留部分

xuxiatian·2020-07-31 11:09

三维形变模型

等于平均shape加上m-1个特征值（权值）乘以特征向量（通过PCA提取）的积的Sum，texture-vector同理；上述系数（权值/特征值）的概率服从某个指数分布；一张完整的脸等于将其分割成不同部分的线性组合再沿边界混合起来

Hunger720·2020-07-30 16:16

Ax=b：秩与方程组可解性和解的结构

video/av6240005/MIT求解Ax=b：https://open.163.com/movie/2010/11/V/8/M6V0BQC4M_M6V2ABHV8.html秩可以理解为矩阵A列的线性组合所张成的空间维度数

研发之道·2020-07-30 15:50

ELLA：An Efficient LIfelong Learning Algorithm 随笔

theta（t）表示L每一列的线性组合，至于他

hjh1705072347·2020-07-30 15:22

【ML学习笔记】3：机器学习中的数学基础3(特征值,特征向量,认识SVD)

1x1的矩阵，在刚刚那个式子里可以看成一个标量，也就变成了所以矩阵乘以一个列向量，可以看成把这个列向量的每一个分量当做一个权重，而把刚刚那个矩阵分成几个列向量，用这些权重去对这些分解出的列向量做一定的线性组合

LauZyHou·2020-07-30 14:25

PKU Paraphrase Bank文章解读：句级中文文本复述语料库

文章目录文本复述定义语料库概况数据来源数据规模无监督语料库生成方法流程概览数据预处理分数模型整体模型SCORE函数之完全匹配得分SCORE函数之语义得分SCORE函数的线性组合计算的优化位置限定快速剪枝语料库质量分析语料库统计分析多语料库对比

OXPHOS·2020-07-30 11:05

泊松回归R语言实例

泊松回归假设反应变量Y是泊松分布，并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模。泊松回归模型有时（特别是当用作列联表模型时）又被称作对数-线性模型。

小火柴123·2020-07-30 11:25

大話带隙基准(Bandgap, BG) Bandgap voltage reference設計

而bandgap的输出就则由这两个电压线性组合决定。至于为什么有温度系数，从最大的因素上说，就来自于

gsithxy·2020-07-30 11:47

第五章神经网络和误差逆传播法算法（BP）的推导

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（weig

T Lai·2020-07-30 04:28

线性基总结（模板）+ BZOJ 2460

这个线性基的基底进行线性运算，可以表示向量空间内的所有向量，也即所有向量可以拆成基底的线性组合。在ACM领域，线性基主要用来处理有关异或和的极值问题。

alpc_qleonardo·2020-07-30 01:01

ROC曲线的解释（很形象）

几个概念场景AdaBoost的基本分类器的线性组合f(x)=∑m=1MαmGm(x)最终的分类器G(x)=sign(f(x))=sign(∑m=1MαmGm(x))这里已知{f(xi)|i=1,2,⋯,

mishidemudong·2020-07-30 01:44

SVM支持向量机系列理论(八) 核逻辑回归

1.RepresenterTheoemRepresenterTheoem是说，对于任何一个L2正则化的线性模型，其最优的权重向量w∗w∗会是其如输入特征空间的线性组合。

promisejia·2020-07-29 21:26

语音的线性预测系数（Linear Prediction Coefficient，LPC）

blog.csdn.net/Lebronze/article/details/54135664线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近

quickbrain·2020-07-29 13:22

MATLAB实现周期信号的傅里叶级数的展开

设周期函数的波形为:求该周期信号的傅里叶级数展开式，并画出傅里叶展开后的波形我们通过信号与系统的学习可以知道，周期函数可以通过一系列的三角函数的线性组合来逼近，如下图所示：首先我们可以通过三角函数的正交性计算出傅里叶级数中的系数则周期信号的傅里叶级数展开为通过求出傅里叶级数的系数

清致·2020-07-29 12:00

矩阵学习AX=b的解

先说一下关于矩阵的秩rm行n列AX=b有解的要求是b属于A的列空间如果A各列线性组合为0行b按同样组合=00行就是全是0的行AX=b所有的解为特解+0空间AX1=bAX2=0A(X1+X2)=br=m=

DBBH·2020-07-29 11:00

第五章第一节至第四节

（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？

the_lemon_·2020-07-29 06:10

多尺度卷积稀疏编码的无监督迁移学习

稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量，能将输入向量表示为这些基向量的线性组合。

xiaoduantuilalalal·2020-07-29 00:00

稀疏编码（Sparse Coding）

稀疏编码（SparseCoding）的思想是通过码本（Codebook）{di}Ki=1,di∈Rd{di}i=1K,di∈Rd的线性组合来重构输入变量x∈Rdx∈Rd，而每个码本的权重系数构成一个向量

curryche·2020-07-28 23:32

前向分步算法 && AdaBoost算法 && 提升树（GBDT）算法 && XGBoost算法

1.提升方法提升（boosting）方法是一种常用的统计学方法，在分类问题中，它通过逐轮不断改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能0x1:提升方法的基本思路提升方法基于这样一种思想

weixin_34290352·2020-07-28 19:11

拉格朗日乘子法以及KKT条件

拉格朗日乘子的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。等约束条件的解决方法不在赘述。对于非等约束条件的求解，需要满足KKT条件才能进

weixin_30315905·2020-07-28 16:26

Relu函数作用

如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的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（perceptron

无奈的小心酸·2020-07-28 15:46

稀疏编码

稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量(字典)，使得我们能将输入向量表示为这些基向量的线性组合：如图1所示，右边N维的样本数据X由

u012507022·2020-07-28 14:07

为什么要在神经网络里引入非线性函数对线性系统进行修正？