线性组合

ELMo——一种新型的词嵌入方法

目录一、概要二、双向语言模型三、线性组合一、概要英语论文原文参考链接：https://pan.baidu.com/s/1g7lKZoefFmNy8GXgH5CDNg密码：hq2n英文论文名称：《Deepcontextualizedwordrepresentations
c-minus·2018-08-06 13:36

机器学习：梯度下降和牛顿法

二、算法核心思想分析1、线性判别函数由的各个分量的线性组合而成的函数：这里是“权向量”，被称为“阈值权”。对于二分类器来说，若，则判定为，若，则判定为。方程定义
ForTheDreamSMS·2018-07-27 21:58

ML算法——逻辑回归（LR）

线性回归试图学得一个通过样本属性的线性组合来进行预测的函数，即(1)向量形式写成fx=wx+b(2)线性回归产生的预测值为实值z=wx+b，逻辑回归通过一个单调可微函数将分类样本的标签与该实值联系起来，
zhangwenliu·2018-07-26 09:20

提升方法（Adaboost）

在分类问题中，它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，提高分类的性能。  
lx青萍之末·2018-07-25 10:00

数据挖掘算法----集成学习算法

其思想是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。
liff_lee·2018-07-25 00:50

连续时间傅里叶变换（FT）

目录前言非周期信号傅里叶变换表示的导出非周期信号的傅里叶变换与周期信号的傅里叶级数系数之间的关系前言前面我们讲了，周期信号作为复指数信号线性组合的表示，即连续周期信号的傅里叶级数表示与离散周期信号的傅里叶表示
李锐博恩·2018-07-19 22:03

1.1线性回归--线性基函数模型

正则化线性回归线性基函数模型最简单的线性回归模型形式如下：y(x,w)=w0+w1x1+...wDxD(1)(1)y(x,w)=w0+w1x1+...wDxD其中x=(x1,...xD)Tx=(x1,...xD)T,yy是输入变量xixi的线性组合
人工智障仁波切·2018-07-19 16:48

傅里叶级数与线性时不变系统

对复指数信号的响应系统函数（systemfunction）频率响应（frequencyresponse）LTI对傅里叶级数表示的周期信号的响应序言这篇文章终于来了，终于和前面所说的，一个信号如果可以由成谐波关系的复指数信号的线性组合表示
李锐博恩·2018-07-19 13:18

主成分分析在SPSS中的操作应用

通常数学上的处理就是将原来PP个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经
MissXy_·2018-07-18 23:33

线性模型附思维导图

线性模型试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，其形式为f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...
菜还膨胀·2018-07-18 00:14

同类型同频率相位观测值的线性组合----差分观测值

1.观测值的线性组合：同类型同频率观测值的线性组合，一号卫星L1和二号卫星L1同类型不同频率观测值的线性组合，一号卫星L1和L2不同类型观测值的线性组合，测距码和载波进行组合2.同类型同频率相位观测值的线性组合
OscarMind·2018-07-15 17:12

同类型同频率相位观测值的线性组合----差分观测值

1.观测值的线性组合：同类型同频率观测值的线性组合，一号卫星L1和二号卫星L1同类型不同频率观测值的线性组合，一号卫星L1和L2不同类型观测值的线性组合，测距码和载波进行组合2.同类型同频率相位观测值的线性组合
OscarMind·2018-07-15 17:12

https://www.hackerrank.com/challenges/die-hard-3/problem

仔细看看还真是这么回事，大可以把打水看成是往答案ans中加一瓶水，而而倒水则可以看成是把答案ans减掉一瓶水，而从一罐到另一罐的水不关，倒掉的话实际上就和这个线性组合类似了：m=ax+by，如果说y为负数
Jack_zhuiyi·2018-07-14 21:58

提升树与梯度提升树 Boosting Tree & Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)

提升树方法实际采用的是加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法，因此提升树模型可以表示为决策树的加法模型：ŷi=fK(x)=∑k=1KT(x;θk)=∑k=1Kfk(x;θk)y^i=fK(x)=
白水你一定要努力啊·2018-07-14 13:44

Lab-绘制向量，线性组合

Axesclass轴包含大部分图形元素：轴，刻度线，2D的线，文本，多边形等，并设置坐标系。基本绘图方法axes类的apimatplotlib.pyplot.axes给当前图表添加轴或者返回当前轴，是有返回值的，返回的就是当前创建的或者当前激活的轴(axes类下的对象)。matplotlib.pyplot.axes(arg=None,**kwargs)一般会像课程中那样创建坐标系#Createsa
喔蕾喔蕾喔蕾蕾蕾·2018-07-10 14:43

现代语音信号处理笔记 (五) 线性预测分析

线性预测分析线性预测(LinearPredictionCOding,LPC)可及精确地估计语音参数，其基本思想是一个语音的取样可用过去若干语音取样的线性组合来逼近。
Pelhans·2018-07-06 17:01

【让AI飞】线性代数索引

本章目录标量、向量、矩阵和张量向量的乘法运算矩阵的乘法运算矩阵的转置，矩阵的逆，矩阵的秩，矩阵的行列式线性组合，线性相关与生成子空间特殊类型的矩阵范数特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式实例
鹅城惊喜师爷·2018-07-03 08:42

总结 logistic回归,随机森林,AdaBoost,KNN,常用的机器学习算法

模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类PCA核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影LDA核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影LLE（流形学习）核心：用一个样本点的邻居的线性组合近似重构这个样本
寒月谷·2018-07-02 09:26

常用激活函数的总结与比较

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
akenseren·2018-06-25 23:45

深度学习中卷积核问题

2、1×1卷积核的作用（1）可以对图像进行升维操作和降维操作；（2）多个featuremap的线性组合，实现跨通道的交互和信息整合。3、GoogleNet中浅层的inception模块的3×3和5×
__gyl__·2018-06-23 19:54

神经网络中的激活函数-tanh

为什么要引入激活函数如果不用激励函数（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
LeadAI学院·2018-06-23 18:00

机器学习之线性模型学习（python+所有代码）

一·普通线性回归线性模型（linearmodel)就是试图用一个线性组合来描述：我们在其他很多的课程中肯定也接触到用层级结构或者高纬映射的线性模型去近似非线性模型（nonlinearmodel）。
懒骨头707·2018-06-23 16:41

简述计算机三大变换的联系和区别 (傅里叶变换 拉普拉斯变换 z变换)

Q:简述计算机三大变换的联系和区别(傅里叶变换拉普拉斯变换z变换)（1）傅里叶变换定义：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。
樱花城堡的小侍卫·2018-06-23 12:48

线性回归、逻辑回归和感知机的区别

一、线性回归线性回归是一个回归问题，即用一条线去拟合训练数据线性回归的模型：通过训练数据学习一个特征的线性组合，以此作为预测函数。
ZLuby·2018-06-20 23:57

【机器学习算法】：Boosting提升算法（Adaboost）

Boosting提升算法所谓提升算法，即在分类问题中，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，提高分类器性能。而AdaBoost是一种典型的提升算法。
yuanCruise·2018-06-19 20:22

机器学习-周志华 学习笔记3

第3章线性模型3.1基本形式给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;…;xd),其中xi是x在第i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f
时间刻沙·2018-06-13 16:52

统计学习方法——感知机学习算法的对偶形式理解。

其实，对偶形式，根据书上就是把参数，以线性组合的方式表现出来，根据书上公式，也就是我们求的是实例x向量组的坐标。
hcf134a·2018-06-08 11:08

【随笔记录】1*1卷积核的作用

于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下：01灵活的控制特征图的深度1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组合
l7H9JA4·2018-06-07 17:00

线性回归

线性模型、线性回归与广义线性模型逻辑回归工程应用经验数据案例讲解1.线性模型、线性回归与广义线性回归1.1线性模型image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
iOSDevLog·2018-06-07 00:13

机器学习算法二：详解Boosting系列算法一Adaboost

Boosting方法原理boosting算法是一类将弱学习器提升为强学习器的集成学习算法，它通过改变训练样本的权值，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高泛化性能。
harrycare·2018-06-01 09:22

神经网络中常用激活函数总结

神经元的结构如下图所示，其中f就是激活函数（activationfunction），它的输入是x的线性组合，然后对其进行某种固定的数学操
kaiyuan_sjtu·2018-05-30 20:25

完备正交集，函数/信号的正交分解

以二维矢量为例，坐标可表示为ex与ey为x轴和y轴方向的基向量满足两个性质：①正交性②单位模特性矢量空间正交分解的概念可推广到信号空间：类似于任意矢量可以表示为正交基函数的线性组合，在信号空间找到若干个相互正交的信号作为基本信号
SethChai·2018-05-29 18:17

周志华-机器学习-笔记（二）-线性模型

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。如，给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)x=(x1;x2;...
Timmy_Handsome_Cheng·2018-05-27 18:14

《机器学习实战》AdaBoost方法的算法原理与程序实现

一、引言提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效，在分类问题中，它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，提高分类的性能。
Anthony_Wu·2018-05-26 10:21

【通俗理解】RBF网络

从结果来看，GaussianSVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于SupportVectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。
AI启蒙研究院·2018-05-25 14:22

R软件——主成分分析

简单地说，主成分分析就是在研究问题选取的指标比较多、研究的问题比较复杂时，可以把原来研究的指标做几个线性组合，即主成分，来解释原来变量绝大对数信息的一种多元统计方法。
怡颜·2018-05-24 21:19

线性回归（理论篇）

线性回归（理论篇）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。
初沏的茶·2018-05-23 22:40

线性回归（理论篇）

线性回归（理论篇）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。
初沏的茶·2018-05-23 22:40

线性模型-线性回归与实现 西瓜书

线性模型给定d个属性描述的实例x=(x1,x2,...,xd),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型想要学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：                                           
BIT_666·2018-05-23 11:30

sklearn线性回归,支持向量机SVR回归,随机森林回归,神经网络回归参数解释及示例

1.sklearn线性回归线性回归，其中目标值y是输入变量x的线性组合。在数学概念中，如果是预测值。在整个模块中，我们定义向量作为coef_，定义作为intercept_，是它的截距。
manjhOK·2018-05-18 17:13

激活函数汇总及各优缺点

2.激活函数作用如果不用激活函数，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。
daizj·2018-05-14 11:00

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter4

想要学习的话很有用的）本篇是第四章的学习笔记,前三章的可以点击我阅读.Chapter4神经网络的优化4.1损失函数神经元模型激活函数(activationfunction)激活函数的作用:有效避免仅适用线性组合
tuzixini·2018-05-12 09:02

感知机详解

感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，然后如果结果大于某个阈值就输出1，否则输出-1。
ARVRinChina·2018-05-10 08:18

Tableau构建销售监测体系（初级版）

1.商业理解确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。
李慕玄·2018-05-03 17:30

python3机器学习sklearn之线性回归(一)

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。本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始：*先
hubingshabi·2018-05-02 21:05

基于BP神经网络的DNN和python实现

BP神经网络的原理1.单个神经元的构成如上图所示为一个典型的神经元结构，输入端为n个输入xnxn，对应n个权重wnwn,以及一个阈值b，将这些值进行线性组合WX+bWX+b就可以得到神经元的输入值
无聊的六婆·2018-04-29 00:15

《信号与系统学习笔记》—周期信号的博里叶级数表示（一）

一、线性时不变系统对复指数信号的响应1、在研究线性时不变系统时，将信号表示成基本信号的线性组合是很有利的，但这些基本信号应该具有以下两个性质：1）、有这些基本洗你号能够构成相当广泛的一类有用信号。
一世豁然·2018-04-26 07:51

线性代数——线性组合、线性空间、基底

目录线性组合线性空间基底线性组合线性组合就是关于向量的加法和向量的数乘的组合运算，即：au⃗+bv⃗au→+bv→线性空间线性空间就是，若干个向量通过线性组合所得到的一个集合。
HerdingCat·2018-04-23 14:26

7.机器学习sklearn-------线性回归（房价与房屋尺寸关系的线性拟合）

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。2.用途线性回归有很多实际的用途，分为以下两类
bxg1065283526·2018-04-22 21:52

Keras 常见层的知识点理解

Dense（）Keras框架中的Dense()，是Keras中的core中的一个重要的函数用来对上一层的神经元进行全部连接，实现特征的非线性组合。
蜗牛me·2018-04-20 23:53
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