线性组合

python 典型变量分析

典型相关分析1.典型相关分析的基本思想是首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性，然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其分别与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大的相关性，如此继续下去
yan_feifei_1993·2018-04-18 11:01

逻辑回归知识点总结

2、由来要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。
一朵包纸·2018-04-18 11:00

（数据科学学习手札20）主成分分析原理推导&Python自编函数实现

期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的，下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导：主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量
费弗里·2018-03-31 20:00

5.ESL笔记：线性模型与高斯-马尔科夫定理

我们考虑参数ββ的一个线性组合θ=aTβθ=aTβ。举个例子，f(x0)=xT0βf(x0)=x0Tβ就属于这种形式。
深度学习深度近视·2018-03-30 10:38

MIT线性代数习题全解

cos(β)cos(α)+sin(β)sin(α)cos⁡(β−α)=cos⁡(β)cos⁡(α)+sin⁡(β)sin⁡(α)第二题三个向量，两两夹角大于90度第三题x1,x2,x3为w1,w2,w3线性组合的系数
kevin聪·2018-03-21 00:29

机器学习之神经网络（机器学习技法）

我们试着将感知器（简单的二元分类模型）做线性融合之后得到下图：其中每一个节点都是一个感知器，其第一层的感知器都是由前一层X向量与W权重的线性组合，而第二层的感知器又是由前一层的得到的小的感知器g与新一轮的权重
Regularization·2018-03-17 21:44

个人对MobileNet V2的理解

我只想在论文中寻找一些更加本质的东西，关于普通卷积分解、featuremap线性组合以及激活函数的，更加本质的东西。首先，引入一个概念，layeractivation。指的其实就是是卷积层的输出。
qq_23150675·2018-03-16 22:16

python与线性代数 矩阵方程

若AA是m∗nm∗n矩阵,它的各列为a1,...,ana1,...,an.若xx是RnRn中向量,则AA与xx的积,记为AxAx,就是AA的各列以xx中对应元素为权的线性组合,即AxAx=[a1a2…an
Claroja·2018-03-16 13:02

线性代数-方程组和矩阵消元

可以得到矩阵与向量如下AX=b（矩阵x向量）=（向量）根据方程可以算出rowpicture(行图)通过画图即可求出方程（二元方程=线的交点、三维方程=三个平面之间的交点）columnpicture(列图)找出向量之间的线性组合即可求出右边向量当
amcp9·2018-03-15 19:14

2 线性模型

1.LinearRegression1.1hypothesisfunction线性模型试图学习一个通过属性(特征)的线性组合来进行预测的函数，即:定义x0=1，则：1.2costfunction1.3gradientdescent
chenxl929·2018-03-15 17:47

第八章 提升方法

提升方法（Boosting）Boosting基本思想:通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。
csdn_lzw·2018-03-14 18:39

python画出激活函数 sigmoid，tanh，Relu

imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)两者都能为神经网络提供非线性组合以逼近任意函数
katsura_911·2018-03-08 16:29

python画出激活函数 sigmoid，tanh，Relu

imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)两者都能为神经网络提供非线性组合以逼近任意函数
katsura_911·2018-03-08 16:29

ReLu

容易验证，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，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
fredinators·2018-03-05 11:28

机器学习之支持向量机回归（机器学习技法）

核函数山脊回归RepresentTheorem表达理论就是指如果一个模型是带有L2正则化的线性模型，那么它在最佳化的时候的权重参数值W*将能够用Z空间的资料的线性组合来表示。
Regularization·2018-02-26 23:36

同态滤波（Homomorphic filtering）基本原理

同态滤波（Homomorphicfiltering）基本原理同态变换基本原理同态变换一般是指将非线性组合信号通过某种变换，使其变成线性组合信号，从而可以更方便的运用线性操作对信号进行处理。
江户川柯壮·2018-02-25 14:53

线性代数（3）矩阵与向量的乘积的两种理解

矩阵与向量乘积的两种理解1.给定一个线性方程组，等价于它的常数向量表示成各未知量与其系数向量的线性组合形式：若把三个系数向量表示成一个矩阵，三个未知量用一个向量表示（可是为什么要这么表示？）
洪流之源·2018-02-24 10:52

集成学习方法及思想总结

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。
nini_coded·2018-02-20 23:18

天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测

作为天池上的新手，第一次参加天池阿里云线上的比赛，糖尿病预测，一般的数据挖掘比赛，流程：数据清洗，特征工程（找特征，特征组合），不断的尝试的不同算法，不断调参，也可以考虑将多个模型进行线性组合大赛初赛数据共包含两个文件
Jean_V·2018-02-06 21:00

傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别

傅里叶变换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。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅里叶变换是一
算法与数学之美·2018-02-05 00:00

【机器学习】数据降维—核主成分分析(Kernel PCA)

非线性函数：Φ为一个函数，能够对原始的特征进行非线性组合，将原始的d维数据集映射到更高的k维特征空间。
ChenVast·2018-02-03 13:51

【机器学习】数据降维—核主成分分析(Kernel PCA)

非线性函数：Φ为一个函数，能够对原始的特征进行非线性组合，将原始的d维数据集映射到更高的k维特征空间。
ChenVast·2018-02-03 13:51

2018-01-31 转载知乎： 如何直观理解矩阵和线性代数？

自己按需观看吧：视频地址：【双语字幕】「线性代数的本质」合集内容目录：第零讲：序言第一讲：向量究竟是什么第二讲：线性组合、张成的空间与基第三讲：矩阵与线性变换第四讲：矩阵乘法与线性变换的复合第四
aoaocool·2018-02-01 03:05

从boost到Adaboost再到GBRT-GBDT-MART

www.cnblogs.com/xiangzhi/p/4626179.html本文是要配合《统计学习方法》才能看懂的，因为中间有些符号和定义是直接使用书本中的先弄明白以下三个公式：1）Boost（提升法）=加法模型（即基函数的线性组合
ju22·2018-01-05 17:01

统计学习方法--提升树模型（Boosting Tree）与梯度提升树（GBDT）

http://www.cnblogs.com/daguankele/p/6557328.html1、主要内容介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程2、BoostingTree提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合
ju22·2018-01-04 18:25

人脸识别算法（一）---eigenfaces

article/details/18219237矩阵相乘、向量内积的意义：A⋅B=|A|cos(a)也就是说，设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度向量(x,y)实际上表示线性组合
问道_bin·2017-12-21 16:16

TensorFlow入门（3）-单层神经网络实现方法

神经网络的组成神经网络中最常见的运算，就是计算输入、权重和偏差的线性组合。这里W是连接两层的权重矩阵。输出y，输入x，偏差b全部都是向量。
两个轮子·2017-12-21 00:27

python机器学习之神经网络（一）

有专门的神经网络库，但为了加深印象，我自己在numpy库的基础上，自己编写了一个简单的神经网络程序，是基于Rosenblatt感知器的，这个感知器建立在一个线性神经元之上，神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合
Jeffrey_Cui·2017-12-20 08:02

因子分析（factor analysis）

首先从原理上说，主成分分析是试图寻找原有自变量的一个线性组合。这个组合方差要大，那么携带的信息也就多，也就是相当于把原始数据的主要成分给拿了出来。而因子分析呢，是从假设出发，它是假设所有的自变量x出
data_honey·2017-12-19 15:24

Python使用三种方法实现PCA算法

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。
jclian91·2017-12-12 13:37

4.弹性网络（ Elastic Net）

先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso,但是又能保持:class:Ridge的正则化属性.我们可以使用l1_ratio参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合
alex_陈·2017-12-06 21:12

感知器及其训练法则

1.什么是感知器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。
jingyi130705008·2017-11-30 17:17

机器学习算法与Python实践(9) - 弹性网络（Elastic Net）

先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso,但是又能保持:class:Ridge的正则化属性.我们可以使用l1_ratio参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合
pandsu·2017-11-28 17:53

hdu3949 XOR（求所有的异或和的第k小，高斯消元求线性基）

就是这logw个数（叫做线性基），通过线性组合可以得到所有的n个数。一般用于求解异或和最值的问题。板子见传送门。此题是求第k小的异或和。
Icefox_zhx·2017-11-27 19:02

子空间与正交投影

若S={u1,u2,⋯,um}是向量空间Cn的向量子集合，则u1,u2,⋯,um的所有线性组合的集合W称为由u1,u2,⋯,um张成的子空间，定义为W=Span{u1,u2,⋯,um}={u:
feiyu5217·2017-11-26 12:32

8、TensorFlow 中的激活函数

双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题将原始特征从低维空间映射到高维空间(从多项式角度看------它隐含的找到了所需的高次特征项(更好的特征)，从而简化了繁重的计算)线性函数不能用作激活函数的原因线性函数的线性组合仍然是线性函数不能解决线性不可分问题二
man_world·2017-11-26 11:08

学习笔记DL005:线性相关、生成子空间，范数，特殊类型矩阵、向量

线性组合(linea
利炳根·2017-11-21 00:00

Pytorch学习笔记(三)线性回归与逻辑回归

对于所有的机器学习爱好者来说，第一个要学的模型无疑是线性回归所谓线性回归，指的就是用对输入数据的每个维度进行线性组合拟合Label-y。最简单的线性回归即是二维平面内的直线拟合。
ChrisTiger22·2017-11-19 23:54

Pytorch学习笔记(三)线性回归与逻辑回归

对于所有的机器学习爱好者来说，第一个要学的模型无疑是线性回归所谓线性回归，指的就是用对输入数据的每个维度进行线性组合拟合Label-y。最简单的线性回归即是二维平面内的直线拟合。
ChrisTiger22·2017-11-19 23:54

模型融合(stacking&blending)

1.blending需要得到各个模型结果集的权重，然后再线性组合。"""
Soyoger·2017-11-19 20:54

1.线性代数的本质

1.向量究竟是什么:从三个角度来描述向量：1.1物理角度空间的箭头1.2数学角度加法乘法1.3计算机角度有序列的列表解释：向量的加法向量的乘法线性代数的作用：让计算机通过处理数字来描述并操作空间2.线性组合张成的空间与基我们选择不同的基向量
土豆有点·2017-11-09 09:19

王倩＋杨守平班＋第三周第一次作业

每个季度他能生产10加仑优质淡啤酒或5加仑优质黑啤酒，或这两者的任意线性组合。布朗住在橡树街，她也生产淡啤酒和黑啤酒。按照她的技术和资源，每个季度只能生产3加仑优质淡啤酒或
ArchinWong·2017-11-07 21:55

ARM处理器工作模式详解

一、存储器格式(字对齐)Arm体系结构将存储器看做是从零地址开始的字节的线性组合。从零字节到三字节放置第一个存储的字(32位)数据，从第四个字节到第七个字节放置第二个存储的字数据，一次排列。
dilireba·2017-11-06 09:12

（一）连续傅里叶变换与离散傅里叶变换：傅里叶级数（Fourier Series）

信号的正交分解到傅里叶级数（FS）一、信号分解为正交函数详见完备正交集，函数/信号的正交分解二、傅里叶级数的三角形式由（一）可知，可将一个周期为T的信号f(T)，在（t0,t0+T）内表示为三角函数集的线性组合
SethChai·2017-11-02 10:37

回归的线性模型

线性回归模型的最简单的形式也是输入变量的线性函数，但是通过将一组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以获得一类更加有用的函数，这些非线性函数被称为基函数。
cjhjy520·2017-10-24 14:00

机器学习笔记3.线性模型----教材周志华西瓜书

;xd)---向量，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+w2+x2+....+wdxd+b向量型式：f(X)=w^T*X+bw和b学得之后，模型就得以确定了。
恰同学少年风华正茂·2017-10-19 00:00

降维-主成分分析(PCA)

人们自然希望通过线性组合的方式，从这些指标中尽可能快地提取信息。当这些纬度变量的第一个线性组合不能提取更多的信息时，再考虑用第二个线性组合继续这个提取的过程，……，直到提取足够多的信息为止。
AI_BigData_WH·2017-10-10 21:06

Factorization Machine算法

在逻辑回归算法的模型中使用的是特征的线性组合，最终得到的是分隔超平面属于线性模型，其只能处理线性可分的二分类问题。现实生活中的分类问题是多种多样的，存在大量的非线性可分的分类问题。
ggwcr·2017-10-07 19:57

《机器学习实战》之Adaboost

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。那么问题又来了，对于提升方法来说，有两个问题需要回答：（1）每一轮如和改变训练样本的权值和概率分布？（对于adab
Cherzhoucheer·2017-09-30 16:37

《机器学习实战》之Adaboost

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。那么问题又来了，对于提升方法来说，有两个问题需要回答：（1）每一轮如和改变训练样本的权值和概率分布？（对于adab
Cherzhoucheer·2017-09-30 16:37
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