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线性组合
PID算法控制直流电机笔记
1.将偏差的比例、积分和微分通过
线性组合
构成控制量,用这一控制量对被控对象进行控制,这样的控制器称为PID控制器。简单说就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。
kerwin cui
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2019-12-15 23:00
TensorFlow实现多层感知机
输入层的节点代表输入数据,其他层的节点通过将输入数据与层上节点的权重w以及偏差b
线性组合
且应用一个激活函数,得到该层输出。多层感知机通过方向传播来学习模型,其中我们使用逻辑损失函数以及L-BFGS。
羽恒
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2019-12-15 11:33
高等代数理论基础79:若尔当标准形的几何理论(2)
若尔当标准形的几何理论(2)定义:设是上n维空间上的一个线性变换,是一个-不变子空间,若有,使,则称为的一个-循环子空间注:定义对任一数域P有效引理:,,的最小多项式为,则证明:设,有,使作带余除法则是的
线性组合
若有即由是的最小多项式
溺于恐
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2019-12-14 03:43
线性回归模型
;xd),其中,xi是在第i个特征上的取值,线性模型试图学得一个通过特征的
线性组合
来进行预测的函数,即f(x)=w1x1+w2x2+...+
文婷_5250
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2019-12-13 21:25
线性代数——向量
1.向量组及其
线性组合
定义1个有次序的数所组成的数组称为维向量,这个数称为该向量的个分量,第个数称为第个分量。维向量可写成一行或者一列,分别称为行向量与列向量,也就是行矩阵和列矩阵。
_诉说
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2019-12-12 09:15
第三章 向量空间
3.2.1向量间的线性关系
线性组合
、线性表出、向量与向量组之间的关系3.2.2向量组线性相关与线性无关共线或共面(线性相关)、不共线或不共面(线性无关)3.3.向量组的极大线性无关组3.3.1.向量组的秩
wulinjie122
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2019-12-08 17:33
《机器学习》西瓜书学习笔记(二)
上一篇笔记在这里:《机器学习》西瓜书学习笔记(一)第三章线性模型3.1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,即用向量形式写成非线性模型可以由线性模型转化而成。
TonitruiAula
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2019-12-06 15:02
逻辑回归模型分析
2、逻辑(logistics)回归逻辑回归可以进行二分类和多分类,下面分别进行讨论:1)二项逻辑回归(二分类)假如我们现在需要对一类物品进行二分类,首先根据物品的多个特征,然后将物品的多个特征进行
线性组合
另一个起点
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2019-12-06 10:00
逻辑回归(Logistic Regression)二分类原理及python实现
神经网络做二分类问题4.python实现神经网络做二分类问题1.sigmoidunit对于一个输入样本$X(x_1,x_2,...,x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2,...,x_n$的
线性组合
Picassooo
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2019-12-04 16:00
机器学习——线性回归及代码实现
一、基本形式:给定由d个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值,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:,一般用向量形式写成:,其中,和的值确定之后,模型就可以随之确定
周昭鹏
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2019-12-01 21:23
高等代数理论基础22:线性相关性
线性相关性
线性组合
定义:若,使则称向量为向量组的一个
线性组合
也称可经向量组线性表出n维单位向量任一n维向量都是向量组的一个
线性组合
向量称为n维单位向量注:零向量是任一向量组的
线性组合
向量组线性表出定义:
溺于恐
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2019-12-01 17:39
09 线性回归及矩阵运算
其中可以为一个或者多个自变量之间的
线性组合
。一元线性回归:涉及到的变量只有一个多元线性回归:变量两个或以上通用公式:h(w)=w0+w1x1+w2x2+....
hp_lake
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2019-12-01 11:00
主成分分析
把转化生成的综合指标称之为主成分,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不相关(之前的各个维度可能信息有冗余),这就使主成分比原始变量具有某些更优越的性能。总结:降维。希望降
minlover
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2019-12-01 01:03
【机器学习基础】梯度提升决策树
这一节,我们将决策树和AdaBoost算法结合起来,在AdaBoost中每一轮迭代,都会给数据更新一个权重,利用这个权重,我们学习得到一个g,在这里我们得到一个决策树,最终利用
线性组合
的方式得到多个决策树组成的
JasonDing
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2019-11-30 15:12
矩阵理论
一种运动运动的速度:特征值运动的方向:特征向量秩:图像经过矩阵变换之后的空间维度与全部
线性组合
构成的向量集合称为“张成的空间”(span)线性无关:对于a和b取所有值都有基的严格定义:向量空间的一组基是张成该空间的一个线性无关的向量集线性变换是操纵空间的一种手段
跑者小越
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2019-11-30 03:03
朴素贝叶斯为什么是线性分类器
线性分类器是通过特征的
线性组合
来做出分类决定的分类器。朴素贝叶斯公式中,只要p(xi|c)是服从指数分布簇的,就可以写成是线性分类器的形式。
yxwithu
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2019-11-29 22:20
植被指数总结(作业)
title:植被指数总结笔记tags:新建,模板,小书匠grammar_cjkRuby:true植被指数(VegetableIndex)植被指数是不同遥感光谱波段间的线性或非
线性组合
,被认为能作为反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值
qianzhiher
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2019-11-29 18:56
线性代数笔记26——傅立叶级数
构建傅立叶级数的基础如果有一组n维空间的标准正交基向量q1,q2,…,qn,则n维空间内的任意向量v都可以用这组基的
线性组合
表示:正交基向量:q1,q2,…,qn中的向量两两垂直(更多内容参考线性代19
我是8位的
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2019-11-19 17:00
python机器学习——自适应线性神经元
当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重向量w与x
线性组合
后得到z,再使用函数将z压缩到二元输入(1/-1),区别在于Adaline使用梯度下降法来更新w。
Xlgd
·
2019-11-12 23:00
python机器学习——自适应线性神经元
当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重向量w与x
线性组合
后得到z,再使用函数将z压缩到二元输入(1/-1),区别在于Adaline使用梯度下降法来更新w。
Xlgd
·
2019-11-12 23:00
时序分析(4) -- 移动平均模型(MA)
首先我们介绍MA模型的基本概念:MovingAverageModels-MA(q)移动平均模型MA(q)其实和自回归模型有相似之处,不同之处在于移动平均是以过去的残差项也就是白噪声来做
线性组合
,而AR模型是以过去的观察值来做线性组
Magic Ktwc37
·
2019-11-07 23:44
时序分析
时序分析
移动平均
预测期望误差
Designing a Controller-Static Constraints
•Controlledvariables(被控变量)-仅允许复杂(即MVs和/或POVs的
线性组合
)被控变量。事实上,简单被控变量(通过检查特定的MVs和/或POVs
橡果
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2019-11-06 19:41
概率论与数理统计 | (8) 协方差和相关系数
是常数,D(c)=02)设X是随机变量,c是常数,则有()3)设X,Y是两个随机变量,则特别地,若X,Y相互独立,则有综合上述三项,设X,Y相互独立,a,b,c是常数,则:()推广到任意有限个独立随机变量
线性组合
的情况
CoreJT
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2019-11-06 12:12
概率论与数理统计
CNN:卷积神经网络-通俗理解
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)。不同
北山学者
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2019-11-04 20:26
线性回归
;xd),其中xi是x是第i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f(x)=w1x1+w2x2+...wdxd+b,一般用向量形式写成f(x)=wTx+b,w和b
听城
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2019-10-31 15:12
机器学习之简单的线性回归
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
。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。(这反过来又应当由多个相关的因
清梦载星河
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2019-10-10 17:35
傅里叶级数和傅里叶变换简介和推导
泰勒展开为各阶次幂函数的
线性组合
形式,本质上自变量未改变,仍为x。但是傅里叶变换有:傅里叶展开为三角函数的
线性组合
。将自变量由x变成ω。由时域分析变换到频域分析。
HKDER
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2019-10-06 18:05
傅里叶
傅里叶变换推导
傅里叶级数推导
傅里叶
激活函数,Batch Normalization和Dropout
所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力,即输出不是输入的
线性组合
。假设下图中的隐藏层使
silence_cho
·
2019-09-26 22:00
线性代数的本质学习笔记(1):向量、
线性组合
、张成(SPAN)、线性变换
在这里我主要记录下自己觉得重要的内容以及一些相关的想法,希望能与大家多多交流~ 本节内容对应视频的“00.序言”、“01.向量究竟是什么”、“02.
线性组合
、张成的空间与基”和“03.矩阵与线性变换”
独孤呆博
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2019-09-26 18:13
数学相关
万字长文|线性代数的本质课程笔记完整合集!
spm_id_from=333.788.reco_list.22.
线性组合
、张成的空间与基:https://www.bilibili.com/video/av6025713/?
文哥的学习日记
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2019-09-23 12:05
信号处理-傅里叶变换
连续时间傅里叶变换 周期信号可是使用复指数信号的
线性组合
,对于分析线性时不变系统有很重要的性质。
nodeco
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2019-09-22 19:00
机器学习复习:Adaboost算法
提升方法的本质是通过对每一个训练样本赋予一个权重,并通过改变这些样本的权重,来学习多个分类器,并按照一定的算法将这些分类器组合在一起,通常是
线性组合
,因为单个分类器往往效果有限,因此组合多个分类器往往会提高模型的性能
子为空
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2019-09-09 17:44
机器学习
Adaboost
机器学习复习:Adaboost算法
提升方法的本质是通过对每一个训练样本赋予一个权重,并通过改变这些样本的权重,来学习多个分类器,并按照一定的算法将这些分类器组合在一起,通常是
线性组合
,因为单个分类器往往效果有限,因此组合多个分类器往往会提高模型的性能
子为空
·
2019-09-09 17:44
Adaboost
机器学习
Adaboost
为什么要引入激活函数?
前面给出的例子,只是起到引入和说明的作用,所以只用了一些
线性组合
(说明见下)。所以无法实现对复杂函数的逼近。如何
海中一神兽
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2019-09-08 09:00
监督学习之线性模型(2)
)=transfer(W)*X+b这就是广义线性模型中的泊松回归模型2、广义线性模型广义线性模型(generalizedlinearmodel)是线性模型的扩展,通过联结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
Byte猫
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2019-08-23 17:10
2019-08-20 线性模型与回归
一线性模型:试图学的一个通过属性的
线性组合
来进行预测的函数二线性回归有监督的学习映射:例子引入-损失函数:如何衡量最好的参数和权重(优化方向)损失函数最小化损失函数:均方误差是一个凹函数梯度下降:找到最小损失的算法
Enpleeeee
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2019-08-20 14:49
关于不同卷积核大小的思考
未经同意,不得转载一、1x1卷积核的作用(1)实现跨通道的交互和信息整合使用1x1卷积核,其实就是对不同channel间的信息做
线性组合
的一个变换过程。
牧世
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2019-08-19 20:27
Cnn基础
如果每一层的输出都是上层输入的线性函数,那么无论神经网络有多少层,输出都是输入的
线性组合
。可以用一个线性函数来代替。引入非线性函数作为激励函数,这样就不再是输入的
线性组合
,而可以逼近任意函数。
阳阳鸭
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2019-08-14 13:52
常见激活函数,及其优缺点 - 面试篇
如果没有激励函数,在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的
线性组合
,相当于没有隐藏层,网络的学习能力有限。深度学习最主要的特点就是:多层,非线性。
GreatXiang888
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2019-08-12 16:44
机器学习
算法
面试
深度学习
GBDT算法梳理
GBDT算法梳理1.前向分步算法2.负梯度拟合3.损失函数4.回归二分类,多分类5.正则化6.优缺点7.sklearn参数应用场景8.参考链接提升树实际采用加法模型(即基函数的
线性组合
)与前向分步算法,
紫砂痕
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2019-08-11 00:54
机器学习
决策树
西瓜书——第三章 线性模型总结
一、基本形式1、
线性组合
的基本形式是什么?向量形式怎么表示?2、线性模型与非线性模型之间有什么关系?如何通过现象模型得到非线性模型?
David Wolfowitz
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2019-08-03 12:16
机器学习
线性模型
线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的
线性组合
来进行预测的模型。给定一个维样本,其
线性组合
函数为:其中为维的权重向量,为偏置。
单调不减
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2019-07-26 00:06
ELMO
对于下游的任务,再将这些不同层的向量
线性组合
,再做监督学习。2
guohui_0907
·
2019-07-24 10:04
深度学习
矩阵的列空间、行空间、维数、秩理解
列空间ColA对于m×n矩阵A列空间就是A的各列的
线性组合
的集合,记为ColA,是的一个子空间,由矩阵的主元列构成,即Ax=b中,方程的解基本变量。
ding_programmer
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2019-07-23 12:35
线性代数
列空间零空间
秩
维数
矩阵最小二乘法
预备知识1.1从矩阵子空间角度理解矩阵向量乘定义:设矩阵为的实数矩阵,则它的列空间为其所有列向量为基向量生成的上的子空间,记作.结论:的结果可以看做是对向量的一种线性变换;也可以看做是矩阵的个列向量的
线性组合
Cvier
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2019-07-21 20:02
通俗易懂的激活函数总结大全
没有激活函数,神经网络跟普通的多项式运算没什么不同,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的
线性组合
,都是线性计算的。
Johann_Liang
·
2019-07-14 18:38
主成分分析法(PCA)基础概念整理+步骤总结
它产生一组叫做主成分的新变量,每一个主成分是原始变量的
线性组合
。所
g28_gerwulf
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2019-07-08 17:49
机器学习
数学建模
线性模型(线性判别函数和决策边界和 logistic 回归 )
线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的
线性组合
来进行预测的模型。
北漂奋斗者
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2019-06-24 22:22
深度学习
机器学习
神经网络
AI
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创建成分来解释预测变量中观察到的
拓端研究室
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2019-06-14 14:01
大数据部落
数据分析
VaR
java代写
偏最小二乘回归)
PLSR
主成分回归
PCR
机器学习基础之线性回归详解(未完待续)
(LMS,LeastMeanSquare)2.1.只有一个样本的情况2.2.多个样本的情况2.3.线性回归的闭式解(解析解)3.线性回归模型的假设1.线性回归问题的数学描述注意:线性模型是指参数之间是
线性组合
的
lankuohsing
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2019-06-14 00:19
理论学习
学习笔记
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