线性组合

牛顿插值公式

，f[x0,x1,x2]=f(x0)(x0−x1)(x0−x2)+f(x1)(x1−x0)(x1−x2)+f(x2)(x2−x0)(x2−x1)依次类推有，n阶均差可表示为f(x0),⋯,f(xn)的线性组合
daocaoren_·2017-09-27 12:33

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
郑瀚Andrew.Hann·2017-09-18 21:00

ARCH模型

并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。
weixin_34212762·2017-09-14 20:00

python与机器学习（五.Logistic回归）

sigmoid函数sigmoid函数是一种阶跃函数，在数学上，如果实数域上某个函数可以用半开区间上的指示函数的有限次线性组合来表示，那么这个函数就是阶跃函数。
眼君·2017-09-12 10:18

使用TensorFlow实现简单的线性回归(LinearRegression)

通过属性的线性组合来预测函数：f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b一般向量形式写成：f(x)=wTx+b其中的w=(w1;w2;...
Rogel_Liu·2017-09-02 15:48

线性回归的数学原理以及代码实现

线性回归的数学原理以及代码实现首先要说的是线性模型想要得到的是一个线性组合。狭义的线性回归是想要把所有的点(或者叫特征)用一条直线来拟合，也就是图像上的点要尽可能地落到直线上。
cyoutetsu·2017-08-22 10:26

[tensorflow 入门]ReLU 与MNIST卷积

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
cyf19940808·2017-08-11 10:30

神经网络入门-感知器算法

然后，定义一个激活函数output，其输入为输入值x和权重w的线性组合（）。
海峰-清欢·2017-08-08 19:48

《机器学习》--周志华 （第三章学习笔记）

线性模型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f(x)=w1x1+w2x2+...
Cristal_yin·2017-07-30 08:06

线性回归算法及用python实现

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
kfcc1997·2017-07-28 19:16

神经网络简介及CNN

每个神经元获得线性组合的输入，经过非线性的激活函数，然后得到非线性的输出。如下图所示：x1，x2表示输入向量，w1，w2表示权重，b为偏置值（bias），a为输出。
我叫胆小我喜欢小心·2017-07-15 16:56

回归的线性模型

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,被称为基函数(basisfunction)。
-柚子皮-·2017-07-08 11:32

【机器学习】线性回归与梯度下降

它试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，如下图所示二维平面上的点是我们的数据，那么线性回归能根据这些数据得到一条直线，这条直线我们用来做什么呢？答案是预测。
Mankind_萌凯·2017-07-02 10:16

神经网络激活函数sigmoid relu tanh 为什么sigmoid 容易梯度消失

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使
DanyHgc·2017-06-28 17:27

Python机器学习应用 | 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。线性回归：使用形如y=wTx+b的线性模型拟合数
JinbaoSite·2017-06-24 11:55

线代概念3---向量空间与线性变换

维数：向量空间中任意一个元素，都可以唯一地表示成基向量的线性组合。如果基中元素个数有限，就称向量空间为有限维向量空间，将元素的个数称作向量空间的维数。自然基：是指由某一维为1其余维都为0的
Babyzpj·2017-06-14 16:08

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
oywl2008·2017-06-07 19:26

【模式识别】Fisher线性判别

Fisher是一种将高维空间映射到低维空间降维后进行分类的方法1.投影:对xn→的分量作线性组合可得标量yn=w⃗Txn→什么样的映射方法是好的，我们需要设计一个定量的标准去找w⃗来衡量分类的好坏，或者叫做准则函数
programmy·2017-05-31 16:44

回归-线性回归

1.简介回归是指预测的输出值为连续的实值;线性是说预测函数是属性的线性组合.f(x)=wTx+b(1)线性模型(linearmodel)简单,易于建模,但却蕴含着机器学习的重要思想.由于w直观地表达了各属性在预测中的重要性
yichudu·2017-05-29 15:32

人工神经网络

1、神经元：图2神经元的数学模型从单个神经元来看，每个神经元可以看做是一个感知机，可以用来做决策，从图中可以看出，根据输入的线性组合，经过函数f来预测，比如Sigmoid函数，当输出值大于0.5的时候可以判定为正类
hearthougan·2017-05-24 23:16

机器学习+周志华+第五章习题+解决异或问题的单层RBF神经网络

RBF(RadialBasisFunction,径向基函数)网络，是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合。
Microstrong0305·2017-05-24 21:09

Keras学习笔记（一）

1.Dense全连接层（对上一层的神经元进行全部连接，实现特征的非线性组合）keras.layers.core.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer
gjq246·2017-05-23 11:41

GBDT 梯度提升决策树

背景知识决策树略boostingboosting提升方法可以表示为多个弱分类器的权重和：其中的w是权重，Φ是弱分类器(回归器)的集合,其实就是一个加法模型(即基函数的线性组合)boosting的前向分布算法
Yetongfff·2017-05-23 00:00

GDBT

转载http://blog.csdn.net/a8198252941.模型提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。
jyli2_11·2017-05-22 20:00

弹性网络（ Elastic Net） 多任务 Lasso回归 MultiTaskLasso

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
张博208·2017-05-19 11:36

机器学习学习笔记（二）

线性模型给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,…,xd)T，其中xi是x在第i个属性上的取值，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，即f(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+b一般用向量形式写成
dinkwad·2017-05-14 15:59

机器学习粗略认识--线性模型

给定样本示例x=（x1,x2,x3....xd），线性模型的目标是学得一个线性函数，即属性的线性组合f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b。
happy~·2017-05-12 19:00

（基础）支持向量机SVM——超平面

37658225/article/details/70048959我们最常见的平面概念是在三维空间中定义的（这里用它做引申）:Ax+By+Cz+D=0它由两个性质上定义:1）方程是线性的:是空间点的各分量的线性组合
FadeFarAway·2017-05-12 01:07

提升方法：GBDT、XGBOOST、AdaBoost

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，提高分类器性能。
TaoTao Yu·2017-05-04 00:00

常用激活函数比较

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线
Alice熹爱学习·2017-05-01 11:55

常用激活函数比较

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线
aliceyangxi1987·2017-05-01 11:00

深度学习：神经网络neural network

固定基函数的线性组合构成的回归模型和分类模型。我们看到,这些模型具有一些有用的分析性质和计算性质,但是它们的实际应用被维数灾难问题限制了。为了将这些
-柚子皮-·2017-04-28 16:34

PRML读书笔记——线性回归模型

最小平方误差函数的几何意义、正则化的最小平方误差，然后用偏置-方差分解的角度理解正则化项；用贝叶斯的思想分析线性回归模型，介绍了模型证据的意义，最后分析线性回归模型的局限性线性基函数模型基础回归问题的最简单模型是输⼊变量的线性组合
GZGlenn·2017-04-22 15:47

SVM开篇提到的超平面概念如何理解？

什么是超平面我们最常见的平面概念是在三维空间中定义的:Ax+By+Cz+D=0它由两个性质定义:方程是线性的:是空间点的各分量的线性组合方程数量为1若抛却维度等于3的限制,就得到了超平面的定义.方程数量为
CV_Cedar·2017-04-11 11:07

TensorFlow学习02-AutoEncoder和MLP

选定优化器，并指定优化器优化loss迭代地对数据进行训练在测试集或验证集上对准确率进行评测1.1自编码简介稀疏编码（SparseCoding）发现图像碎片可以由64种正交的边组合而成，音频也有基本结构线性组合
阿面a·2017-04-09 11:02

用matlab将灰度图转换为彩色图

将彩色通道进行线性组合形成灰度通道，这是图像处理里面一个很常规的做法，在matlab工具箱中
vickyleexy·2017-03-28 22:53

机器学习之主成分分析PCA及代码示例

一、主成分分析（PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的降维算法，可通过线性组合的方法将多个特征综合为少数特征，且综合后的特征相互独立，又可以表示原始特征的大部分信息
cxmscb·2017-03-26 14:19

Python机器学习库SKLearn：监督学习之广义线性模型

以下是用于回归的一组方法，其中预期目标值为输入变量的线性组合，在数学概念中，假设{y^}是预测值。
dingcheng998·2017-03-16 21:30

【数论】gcd|扩展gcd|素数筛法|快速幂|欧拉函数(各种模板)

gcd(b,a%b):a;}关于最大公约数的一些推论：①对于ax+by（x，y∈Z）的线性组合集，gcd（
Mankind_萌凯·2017-03-15 14:55

常用激活函数比较

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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线
不会停的蜗牛·2017-03-14 12:30

感知机、线性回归、逻辑回归的简单对比

它是一种线性分类器：特征通过权重线性组合，然后通过一个线性预测函数来判断。这个算法最早由FrankRosenblatt在1957年提出。
Yingying_code·2017-03-09 17:31

因子分析法（Factor Analysis）是什么分析？

因子分析与因子分析法主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分，用较少的综合指标来代替原来较多的指标（变量）。在多变量分析中，某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢？
caimouse·2017-03-06 20:15

高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解

一个例子高斯混合模型（GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样
阿拉丁吃米粉·2017-03-02 18:36

机器学习算法总结--GBDT

算法介绍GBDT是希望组合一组弱的学习器的线性组合，即有：F∗=argminEx,y[L(y,F(x))]F(x;pm,am)=∑m=0Mpmh(x;am)上
spearhead_cai·2017-02-23 17:55

机器学习算法总结--GBDT

算法介绍GBDT是希望组合一组弱的学习器的线性组合，即有：F∗=argminEx,y[L(y,F(x))]F(x;pm,am)=∑m=0Mpmh(x;am)上
lc013·2017-02-23 17:00

机器学习算法总结--提升方法

Ensemblelearning:Bagging,RandomForest,Boosting简介提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法，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
spearhead_cai·2017-02-22 20:14

超平面简介

超平面什么是超平面我们最常见的平面概念是在三维空间中定义的:Ax+By+Cz+D=0它由两个性质定义:方程是线性的:是空间点的各分量的线性组合方程数量为1若抛却维度等于3的限制,就得到了超平面的定义.方程数量为
挣扎的小博·2017-02-15 09:26

机器学习算法总结--线性回归和逻辑回归

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（自变量都是一次方）。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。优点：结果易于理解，计算上不复杂。
spearhead_cai·2017-02-12 19:52

数学基础-高斯模型

共轭分布一般用在我们需要给参数加先验条件时，为了使运算式子保持统一的形式从而简化计算，通常我们会采取共轭分布，更一般地，可以考虑共轭分布的线性组合，同时兼顾了先验分布的合理性。而在常见的连续概率分布
cjianwyr·2017-02-07 11:44

ARMA时序分析

TimeSeriesAnalysisAR自回归模型，过去的观察值和现在的干扰值的联系组合预测Xt=c+∑i=1pφiXt−i+εt⋅MA滑动平均模型，过去的感染治和现在的干扰值的线性组合预测Xt=μ+εt
一轮子·2017-02-06 12:54
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