线性组合

逻辑回归>>>>>最大似然>>>>>最大后验概率

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（multivariatelinearregression），线
kingfoulin·2019-06-13 21:23

02.线性组合，张成的空间与基

---安古斯·罗杰斯线性组合：两个数乘向量的和（=a·+b·）向量张成的空间：所有可以表示为给定向量线性组合的向量的集合（二维空间中，若给定向量线性无关，则为整个平面，若线性相关，则为一条直线，零向量张成的空间为零
Maxcfb·2019-06-02 22:32

高斯混合模型知识小结

高斯混合模型知识小结简介高斯混合模型(GaussianMixedModel)顾名思义，指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以通过不同个数的高斯分布拟合出任意类型的分布。
AndyViky·2019-06-01 22:22

十二、线性变换及矩阵向量积

那么，向量变换T就是线性变换2.线性变换举例假设：计算向量变换T是否是线性变换，假设：1.计算条件一是否满足2.计算条件二是否满足两个条件都满足，因此向量变换T是线性变换如果向量变换只涉及到不同分量的线性组合
老青蛙嘎嘎嘎·2019-05-31 18:18

【机器学习】逻辑回归模型

一、逻辑回归模型要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归模型，线性回归是对于多维空间中的样本点，用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。
大白菜—NLP·2019-05-22 17:56

【数学】向量的四则运算、点积、叉积、正交基

【向量定义】对于维向量来说，有个相互垂直的正交基{}，那么一个独立的维标量集{}和此正交基存在一个线性组合，则就是一个维向量。这里面有一点要注意，只
杨石兴·2019-05-17 12:03

机器学习西瓜书第三章 线性模型

目录3线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题课后习题3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
Element简·2019-05-16 20:10

Chap03 线性模型

文章目录3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.7阅读材料参考资料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
HdUIprince·2019-05-16 15:06

线性回归

引自：周志华老师的《机器学习》线性模型线性模型试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。设x有d个属性：线性模型基本形式1.线性回归线性回归试图学习一个线性模型以尽可能的预测实值输出标记。
MaskStar·2019-05-11 17:37

数值分析Python实现系列—— 一、拉格朗日插值法

一、拉格朗日插值法1.原理:拉格朗日插值法:给定n个观测值(xk,yk)找到一组(n个)基函数lk(x),使得L(x)为这组基函数的线性组合,并且使得L(x)是经过这些点的多项式我们发现其中的一种找发是
NCUT-Y先生·2019-05-11 12:00

【神经网络】激活函数

神经网络什么是神经网络，最简单的神经网络是线性组合wx+bwx+bwx+b，加激活函数ϕ(wx+b)\phi(wx+b)ϕ(wx+b)，就构成一个神经元，多个神经元构成一层网络，多层网络就是深度学习，神经网络
a19910112·2019-05-06 16:44

机器学习之路二：激活函数，损失函数

在神经网络中，为了避免单纯的线性组合，我们在每一
WM宸·2019-04-23 20:26

PyTorch 学习笔记（四）：激活函数对比、权重初始化、防止过拟合的方法

一.激活函数如果不用激活函数，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。
月臻·2019-04-22 14:28

机器学习知识点总结

1.LR原理LR模型是通过把特征进行线性组合，再把组合通过一层sigmoid函数映射成结果为1或0的概率设一个样本属于正样本的概率为p，则P(Y=1∣x)=ew⋅x1+ew⋅xP(Y=1|x)=\frac
达达_·2019-04-19 21:08

Boosting算法原理（Adaboost篇）

2）加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，
Sherry沫小阳·2019-04-18 19:13

Logistic Regression(tensorflow)（待整理）

KKK个类别)的概率Sk=exk∑i=1KexiS_k=\frac{e^{x_k}}{\sum\limits_{i=1}^Ke^{x_i}}Sk=i=1∑Kexiexk其中xkx_kxk是样本经过隐层线性组合后的结果
Young_win·2019-04-18 17:57

李宏毅机器学习——学习笔记（14） Unsupervised Learning-Neighbor Embedding

LocallyLinearEmbedding（LLE）：运用样本x邻居的线性组合来表示样本x，样本x降维后所形成的z仍然基于原来的权重，用邻居的线性组合来表示。
青芒·1·2019-04-05 17:11

(n-1)*样本方差/σ^2 服从自由度为 n-1 的卡方分布的证明

随机向量，则，即是n个正态随机变量的线性组合，且和,故是标准正态随机变量。然后
壮志_凌云·2019-04-04 13:01

线性代数

正交投影应用向量a和单位向量e的内积就是向量a在e上的投影长度，乘以e就是投影后的向量当我们需要拟合例如线性回归的方程的时候，其实是在求XA=Y的解A但是往往Y并不是X的线性组合后的值，往往是无解的，这时候我们希望
雨宝_f737·2019-04-01 16:36

【学习笔记】回归算法-线性回归

目录损失函数正规方程梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归性能评估欠拟合与过拟合解决过拟合的方法L2正则化线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。
张风闲·2019-03-28 10:00

深度学习（计算机视觉）面试问题：

blog.csdn.net/comway_Li/article/details/825325731.1*1卷积的作用：答：1.实现跨通道的交互和信息整合2.进行卷积核通道数的降维和升维3.实现多个featuremap的线性组合
xxnote·2019-03-21 14:23

《统计学习方法》学习笔记（第八章）

第八章提升方法提升（boosting）：通过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，提高分类性能。
Hhhhuply·2019-03-18 17:56

机器学习面试必知：核技巧

对偶表示中，预测的基础也是在训练数据点处计算的核函数的线性组合。
Neekity·2019-03-14 16:59

AdaBoost算法介绍

在分类问题中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器（也称为弱分类器），并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器。AdaBoost就是Boosting中的代表性算法。
songsong_H·2019-03-10 16:56

矩阵代数（七）- 维数与秩

小结坐标系子空间的维数秩与可逆矩阵定理坐标系选择子空间的一个基代替一个存粹生成集的主要原因是，中的每个向量可以被表示为基向量的线性组合的唯一表示。
mHubery·2019-03-09 19:24

Python遇见机器学习 ---- 线性回归算法 Linear Regression

本文采用编译器：jupyter线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进预测的函数，即线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。
HNU_NJU_wjw·2019-03-03 17:21

考研数学之线性代数知识点整理——3.向量

本系列博客汇总在这里：考研数学知识点汇总系列博客文章目录三、向量1向量的定义和运算1.1定义1.2运算2线性组合与线性表示2.1线性组合2.2线性表示2.3向量组的等价3线性相关与线性无关3.1定义3.2
邻居家的二狗子·2019-03-02 11:58

读书笔记 机器学习（周志华）第三章 线性模型

读书笔记机器学习（周志华）第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式线性模型（linearmodel）试图通过属性的线性组合来进行预测
Atom爱疼·2019-03-02 00:00

林轩田机器学习技法第九讲-Decision Tree

上一讲学习了AdaBoost算法，通过在算法的迭代中不断地调整数据的权值，得到不同的h，然后使用不同的系数α将其线性组合，得到最后的模型。
Forlogen·2019-03-01 22:58

CTR 预测理论（五）：集成学习之Boosting家族(AdaBoost+GBDT)

1.Boosting方法的基本思想提升方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当（按照一定权重）的综合（例如线性组合加法模型）所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好历史上
dby_freedom·2019-02-24 00:42

CTR 预测理论（五）：集成学习之Boosting家族(AdaBoost+GBDT)

1.Boosting方法的基本思想提升方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当（按照一定权重）的综合（例如线性组合加法模型）所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好历史上
dby_freedom·2019-02-24 00:42

稀疏表示和字典学习的简单理解

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。寻找一个系数矩阵A（KN）以及一
Evabook·2019-02-20 16:51

2.2分类（classification）

所有其他节点,通过输入与节点的权重w和偏置b的线性组合,并应用激活函数,将输入映射到输出。对于具有K
Fortuna_i·2019-02-15 09:35

1.1分类（classification）

这种函数式一个或多个被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，这种回归分析被称为一元回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上
Fortuna_i·2019-02-14 09:58

论文阅读笔记之——《Dynamic Conditional Networks for Few-Shot Learning》

DCCN由双子网组成:DyConvNet包含一个动态卷积层和一组基滤波器;CondiNet预测从条件输入到线性组合基滤波器的一组自适应权值。通过这种方式，可以动态地为每个条件输入获取特定的卷积核。
gwpscut·2019-02-01 10:17

pytorch学习笔记(线性模型)

，xd)'其中Xi表示X在第i个属性上面的取值，线性模型就是试图学习一个通过属性的线性组合
eilot_c·2019-01-30 21:53

线性回归模型

线性回归:一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。方
Dulpee·2019-01-28 14:18

图像修复 "structural inpainting" tensorflow实现

structuralinpainting，作者在contextencoder[2]的基础上进行改进，在网络中加入了featurereconstructionloss，featurereconstructionloss与MSEloss的线性组合构成了
JzCh·2019-01-27 20:15

《机器学习》第3章 线性模型

线性回归1、线性回归的任务线性回归试图学得一个属性的线性组合来进行预测的函数（其中w表示各属性在预测中的重要性），即image例如下面的函数表示通过色泽、根蒂和敲声来判断是否好瓜，其中根蒂最重要，再者敲声
andyham·2019-01-22 15:16

论文阅读与实践--ELMO模型

Deepcontextualizedwordrepresentationselmo模型就是以双向语言模型为基础，用各层之间的线性组合来表示词向量，elmo能够处理不同句子中的同义词的区分。
小小码农JACK·2019-01-18 14:39

线性代数知识点整理

3.1线性方程组3.2线性组合LinearCombination3.3张成的空间Span4、线性方程组有多少个解4.1线性相关和线性无关4.2秩Rank5、求解线性方程组5.1初等行变换5.2简化行阶梯形式
城市中迷途小书童·2019-01-18 09:43

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·2019-01-17 10:52

线性模型（线性回归、感知机和逻辑斯谛回归）

线性模型.png线性模型根据周志华老师的定义来说，线性模型是指其通过属性的线性组合来进行预测的函数，即用一般向量形式，则写成其中，，并且和学到以后，模型也就确定了。
怀柔小龙虾·2018-12-30 00:04

深度学习----NLP-ELMO算法模型解剖

语言模型(1)forwardlanguagemodel(前向语言模型)and(2)backwordlanguagemodel（2）biLM(bidirectionallanguagemodel)过程图线性组合总结论文地址
sakura小樱·2018-12-24 17:40

计量经济学

TODO独立同分布正态随机变量的任意线性组合仍服从正态分布偏度E(X-µ)为0，峰度为3TODO卡方分布卡方分布只取正值，并且是偏斜分布，其偏度取决于自由度的大小
旋律sama·2018-12-19 17:22

快速掌握简单线性回归：从理论到实践

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。当因变量和自变量之间高度相关时，我们就可以使用线性回归来对数据进行预测。
老Q在折腾·2018-12-18 12:22

人工智能的数学基础之线性代数的一些概念及总结

有一组向量可以通过线性组合得到其他向量，他们所有线性组合的集合就称为向量的线性生成空间。也就是说在里面的所有向量都可以由这组向量线性组合得到。维度就是基的数量。
Alphapeople·2018-12-11 13:12

线性代数-向量

向量空间中的任何向量都可以用一组称作基向量的向量的线性组合来表示。基向量生成了该向量空间，向量空间的维是形成
DMU_lzq1996·2018-12-11 10:42

线性代数-向量

向量空间中的任何向量都可以用一组称作基向量的向量的线性组合来表示。基向量生成了该向量空间，向量空间的维是形成
DMU_lzq1996·2018-12-11 10:42

tensorflow 笔记(3):神经网络优化

4.1损失函数神经元模型激活函数激活函数的作用:有效避免仅适用线性组合,提高了模型的表达力,使模型有更好的区分力.神经网络复杂度:多用NN层数和NN参数的个数表示.层数=隐藏层的层数+1个输出层总参数=
Jaykie_·2018-12-11 00:48
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