线性组合

理解傅里叶变换(Fourier Transform)

简单地讲就是，把一个函数（形象理解成一个函数图形）分解成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者三角函数的积分的线性组合。傅里叶变换的实际应用傅里叶变换广泛地应用于各个学
新新大熊·2016-02-29 09:03

理解傅里叶变换(Fourier Transform)

简单地讲就是，把一个函数（形象理解成一个函数图形）分解成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者三角函数的积分的线性组合。 傅里叶变换的实际应用    
cicibabe·2016-02-29 09:00

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
hq98898·2016-02-25 15:38

数据挖掘总结之主成分分析与因子分析

PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。因子分析概念：探索性因子分析（EFA）
qq_16365849·2016-02-04 16:00

学习笔记——提升方法

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，提高分类性能。
rubbninja·2016-02-04 08:00

从Logistic到SVM

logistic回归的目的是从特征学习出一个0/1分类的模型，而这个模型是将特征的线性组合作为自变量，由于自变量的取值是从负无穷到正无穷，因此，使用logistic函数（也称sigmoid函数）将自变
HEL_WOR·2016-01-19 00:00

从Logistic到SVM

logistic回归的目的是从特征学习出一个0/1分类的模型，而这个模型是将特征的线性组合作为自变量，由于自变量的取值是从负无穷到正无穷，因此，使用logistic函数（也称sigmoid函数）将自变
HEL_WOR·2016-01-19 00:00

线性回归（Linear Regression）

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。
u013790563·2016-01-03 18:00

基的变换

更多解释：x在B中的坐标[x]B，是将x表示为B中向量的线性组合；而B中的每一个向量又可表示为C中的向量组合PC<-B。于是就得到上面的式子。 
告别年代·2016-01-01 22:00

sklearn系列之----线性回归

原理线性回归，原理很简单，就是拟合一条直线使得损失最小，损失可以有很多种，比如平方和最小等等；y是输出，x是输入，输出是输入的一个线性组合。
GavinZhou_xd·2015-12-27 15:39

sklearn系列之----线性回归

原理线性回归，原理很简单，就是拟合一条直线使得损失最小，损失可以有很多种，比如平方和最小等等；y是输出，x是输入，输出是输入的一个线性组合。
Gavin__Zhou·2015-12-27 15:00

声学：极坐标系中的贝塞尔函数

可以得到一个m阶的贝塞尔方程贝塞尔方程是二阶常微分方程，m阶的贝塞尔方程是m阶的贝塞尔函数和m阶的诺艾曼函数，及其两种线性组合：第一种汉克函数和第二种汉克函数。所有这些函数统称为柱函数。
define_us·2015-12-21 17:00

线性回归概念学习

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。
超大的雪童子·2015-12-20 21:00

图像算法研究---Adaboost算法详解

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。提升算法基于这样一种思路：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综
·2015-12-19 09:00

有限维度的向量空间

跨度（span）和线性无关（linearindependence） 对于(v1,...,vm)，给出一个线性组合~a1v1+···+amvm；其中 a1,...,am∈F；给出跨度的定义如下：span(
dongchao_pro·2015-12-04 15:00

提升方法(boosting)详解

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。     
我花开后百花残·2015-12-04 14:00

提升方法(boosting)详解

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。     
我花开后百花残·2015-12-04 14:00

决策树系列算法总结（ID3, C4.5, CART, Random Forest, GBDT）

但是，这种线性组合并不总是有意义的。在这种情况下，如果不想使用多层的神经网络做分类的话，用决策树系列的算法就是不错的选择。
luo123n·2015-12-02 22:00

神经网络为什么要有激活函数，为什么relu 能够防止梯度消失

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，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机
u014114990·2015-12-02 10:00

傅立叶变换在图像处理中的作用

它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。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。傅立叶变换属于调和分析的内容。"
horseinch·2015-11-18 11:00

Logistic and Softmax Regression (逻辑回归和Softmax回归)

逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction） 的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题
qq_18343569·2015-11-14 10:00

高代（2）

增广矩阵 　　线性组合 　　向量组等价 　　极大线性无关组 　　基础解系 四、矩阵
·2015-11-13 21:59

leetcode第28题--Divide Two Integers

在网上找到一种解法，利用位运算，意思是任何一个整数可以表示成以2的幂为底的一组基的线性组合，即num=a_0*2^0+a_1*2^1+
·2015-11-13 08:45

[摘记]数值方法01——线性代数方程组求解

如果是行退化（某些方程是其他方程的线性组合）或者列退化（某些变量是其他变量的线性组合），则称这个方程组是奇异的。   方程组一般可以写成Ax=b的形式。A是M*N的矩阵，b是M维向量。
·2015-11-13 02:27

线性代数之矩阵代数

设A，B为可以相乘的矩阵，AB的每一列都是A的各列的线性组合，以B的对应列的元素为权。     同样，AB的每一行都是B的各行的线性组合，以A的对应行的元素为权。
·2015-11-12 19:38

一些知识点的初步理解_9(独立成分分析-ICA,ing...)

这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯的信号源的线性组合。独立成分分析是盲信号分离（Blind source separation）的一种特例。 　　
·2015-11-12 18:47

反向传播（Backpropagation）算法的数学原理

输入层以原始数据x作为本层向下一层的输出，即a(1)；隐藏层将 a(1) 中的元素进行线性组合作为自己的输入，即 z(2)，然后将z(2) 进行一个数学变换（函数g(z)）作为对下一层的输出，即a(2)
Lee的白板报·2015-11-11 17:00

boosting和bagging

aggregating（汇总） boosting：Adaboot （Adaptive Boosting）提升方法 提升（boosting）：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
·2015-11-11 07:01

Coding the Matrix (2)：向量空间

线性组合 概念很简单： 当然，这里向量前面的系数都是标量。   2. Span 向量v1，v2，.... ，vn的所有线性组合构成的集合，称为v1，v2，...
·2015-11-11 02:14

B样条基函数的定义和性质

B样条基函数，其定义为   由此可知： （1）Ni,0(u)是一个阶梯函数，它在半开区间u∈[ui,ui+1)外都为零； （2）当p>0时，Ni,p(u)是两个p-1次基函数的线性组合
·2015-11-11 00:54

爱因斯坦求和约定

定义三维直角坐标系的三个基向量分别为P1，P2，P3，则空间中的任一矢量P可表示为这三个参考矢量的线性组合P=μ1P1+μ2P2+μ3P3引入求和符号，可以达到公式化简的目的P=∑i=13μiPi但在现代有些数学物理领域
u012176591·2015-11-11 00:00

ARM工作模式

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。
·2015-11-08 16:45

离散傅里叶变换

插值问题：用周期函数{eijx=cosjx+isinjx}j=0,1,…,n−1的线性组合P(x)=∑j=0n−1cjeijx作为f(x)在这区间上的三角函数插值，即求系数cj，使得fk=∑j=0n−1cjei2jkπn
u010450214·2015-11-03 13:00

矩阵分析-线性系统-1 定义、方程组解的表现形式和性质

从这个角落来看，常量b是系数列向量{a1,a2…,an}基于未知数的加权线性组合（linear combination）。这让我们能够利用向量空间（vector spaces）理论来分析问题。
·2015-11-02 14:23

ARM存储方法

ARM存储方法 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数据，从第四个字节到第七个字节放置的是第二个存储的字数据，依次排列。
·2015-11-01 14:16

Stat3—因子分析（Factor Analysis）

主成分分析：原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。
·2015-11-01 14:52

Rosenblatt感知器

一、定义 Rosenblatt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，同时结合外部作用的偏置，对若干个突触的输入项求和后进行调节。
·2015-11-01 11:50

从boost到Adaboost再到GBRT-GBDT-MART

  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）+
·2015-10-31 11:11

自回归模型/向量自回归模型

自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。
·2015-10-31 09:39

[问题2014A07] 解答

因为 \(\alpha_1\neq 0\), 故 \(\alpha_2\) 可表示为 \(\alpha_1\) 的线性组合, 即存在 \(k\in\math
·2015-10-31 09:50

Deep learning：三十三(ICA模型)

coding简单理解)，Deep learning：二十九(Sparse coding练习)）模型中，学习到的基是超完备集的，也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大，那么对一个数据而言，将其分解为基的线性组合时
·2015-10-31 08:47

GiftWrapping算法解决二维凸包问题

            ⒈对于一个集合D，D中任意有限个点的线性组合的全体称为D的凸包。
·2015-10-31 08:33

【IUML】支持向量机SVM[续]

logistic回归 Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到
·2015-10-30 11:19

亲密数对（包括最大公因子的讨论）

对于gcd(a,b)，它是a和b的线性组合中的最小正元素，
·2015-10-30 10:38

稀疏表示的基础概念

(大概能理解)线性代数上字典：实际上就是一组基，也就是线代中的一组向量，字典B由一组线性独立的基矢量[b,b,...,b](原子)组成，这些基能够张成整个矢量空间，即空间中任意矢量s都可以通过这组基的线性组合进行重构
dayandongfei·2015-10-27 21:25

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第九课 向量与矩阵的桥梁

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~线性无关(independence)对于一堆向量（向量组）v1,v2,v3...vn，若他们的线性组合(linearcombination
a352611·2015-10-21 23:00

leetcode 29:Divide Two Integers

returnMAX_INT.classSolution{ public: intdivide(intdividend,intdivisor){ } };思路：我们知道任何一个整数可以表示成以2的幂为底的一组基的线性组合
onlyou2030·2015-10-13 16:00

多重共线性问题的几种解决方法

在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。
夜空骑士·2015-10-08 22:51

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第六课 AX=b与列空间、零空间

回忆第二课关于矩阵乘法的内容,Ax相乘，A为矩阵，x为向量，二者相乘的结果可以看做是A中colvector的线性组合（linearcombination）第二课链接：http://blog.csdn.net
a352611·2015-10-07 23:00

PRML 阅读笔记之神经网络（一）

现在来看一个基本的三层神经网络模型：首先我们会有M个关于输入变量x1,..xd的线性组合函数：aj=∑Di=1w(1)jixi+w(1)j0(2)
阿良田木·2015-09-25 11:12
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