线性组合

线性代数导论6——列空间和零空间

列空间和零空间特别关注矩阵的列空间和零空间回忆什么是向量空间：就是一些向量，对一些运算封闭，空间内任何向量相加（加法），结果仍在空间内，或用空间内任意向量乘以常数（数乘），结果仍在空间内，即加法和数乘都是封闭的，那么线性组合必然也
aihaly·2015-04-15 21:12

PCA算法

主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的
u014568921·2015-03-28 23:00

LA 3704 (矩阵快速幂 循环矩阵) Cellular Automaton

将这n个格子看做一个向量，每次操作都是一次线性组合，即vn+1=Avn，所求答案为Akv0A是一个n*n的矩阵，比如当n=5，d=1的时候：不难发现，A是个循环矩阵，也就是将某一行所有元素统一向右移动一位便得到下一行
AOQNRMGYXLMV·2015-03-14 14:00

四元数

相似地，四元数都是由实数加上三个元素i、j、k组成，而且它们有如下的关系：i^2=j^2=k^2=-1,每个四元数都是1、i、j和k的线性组合，即是四元数一般可表示为a+bi+cj+dk，其中a、b、c
qq_19764963·2015-01-21 16:00

[密码学]格密码学（3）-Babai算法以及GGH公钥密码体制介绍

1、格及SVP、CVP问题定义：线性独立空间上有集合，格（Lattices）就是这些向量的线性组合，用公式表示如下：。格L的维数等于格中向量的个数。
u010536377·2014-12-25 09:00

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
Danieljf24·2014-12-12 22:51

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
Daniel_djf·2014-12-12 22:00

About PCA

经常遇到的一个问题就是n*m(表示X这个矩阵维度是n*m)这个值非常大，这不仅对于存储，而且对于计算都是不小的麻烦，主成分分析法（PCA）可以有效的解决这个问题，主成分分析法的大概意思就是，让原来的每个特征经过线性组合生成新的几个特征
u012303532·2014-12-08 09:00

神经网络（Neural Networks）

1.简介一般的回归和分类方式是基于线性模型，也就是固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：其中，如果f（.）是非线性的激活函数（activationfunction），这就是一个分类模型
Daniel_djf·2014-12-02 22:00

遥感植被指数

@VI-VegetationIndex-植被指数植被指数是不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合，被认为能作为反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值（无量纲）的标志，是绿色植被的叶面积指数（LAI）、盖度
古刹青灯·2014-11-25 02:05

遥感植被指数

@VI-VegetationIndex-植被指数植被指数是不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合，被认为能作为反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值（无量纲）的标志，是绿色植被的叶面积指数（LAI）、盖度
lucky51222·2014-11-25 02:00

Network In Network(精读)

四.文献的贡献点4.1卷积层的改进--多层感知卷积层  传统的卷积层只是将前一层的特征进行了线性组合，然后经过一个非线性激活。而在文章中，作者
shengno1·2014-11-20 15:00

感知机

感知机以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，如果结果大于某个阈值就输出+1，否则输出-1。下面就从模型，策略和算法三方面来说说这个模型，最后会推导一下算法的收敛性。 
Lei Jun·2014-11-11 18:00

傅里叶变换介绍及应用

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
白皮肤的黑客·2014-11-10 17:27

傅里叶变换介绍及应用

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
Davidluo001·2014-11-10 17:00

【线性代数】矩阵的四个基本子空间

因为秩为r，则自由变量的个数为n-r，有几个自由变量，零空间就可以表示层几个特解的线性组合，也即是零空间的维数为自由变量的个数。2、列空间    矩阵A的列空间就是矩阵A中各列的线性组合。
tengweitw·2014-11-10 11:00

【线性代数】线性相关性、基和维数

答：当向量X1，X2，……，Xn的线性组合(线性组合时系数不能全为0)不为零向量时，它们是线性无关的。即方程不存在非零解。    
tengweitw·2014-11-09 14:00

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
wukk007·2014-11-03 18:59

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
fennvde007·2014-11-03 18:00

[詹兴致矩阵论习题参考解答]习题1.13

(Li-Poon) 证明: 每个实方阵都可以写成 $4$ 个实正交矩阵的线性组合, 即若 $A$ 是个实方阵, 则存在实正交矩阵 $Q_i$ 和实数 $r_i$, $i=1,2,3,4$, 使得 $$\
·2014-10-29 09:00

Scikit-Learn学习笔记——Ordinary Least Squares

Scikit-Learn学习笔记——OrdinaryLeastSquares  线性模型的核心思想：认为输出值可以由许多输入变量的线性组合来表示。
puqutogether·2014-10-23 16:00

统计学习方法学习笔记《八》——Boosting方法

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，通过改变训练样本的权重，而不是采用重采样的方法（Bagging），学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合
Speknighter·2014-10-23 12:00

【线性代数】矩阵的零空间

零空间的求法：对矩阵A进行消元求得主变量和自由变量；给自由变量赋值得到特解；对特解进行线性组合得到零空间。
tengweitw·2014-10-13 09:00

牛顿插值法 matlab版算法

NewtonInterpolation(X,Y,x)n=length(X);N=zeros(n,1);M=zeros(n,1);temp=1;y=0;fork=1:nM(k)=0;fori=1:k%求差商函数值的线性组合
RunAtWorld·2014-10-11 12:51

【线性代数】矩阵的乘法与求逆

矩阵乘法的五种表示方法1、一般形式2、矩阵与列向量相乘3、矩阵与行向量相乘4、矩阵分块相乘二、矩阵的逆对于方阵，左逆=右逆原矩阵乘以其逆矩阵得到单位矩阵判断是否可逆的几种方法：1、行列式为02、单位矩阵的各列是矩阵各列的线性组合
tengweitw·2014-09-17 10:00

斯坦福大学机器学习——线性回归（Linear Regression）

线性回归函数则是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。二、用途当结论或者类是数值，并且所有训练样本都为数值时，可以使用线性回归的方法。
linkin1005·2014-09-10 22:00

矩阵空间、秩1矩阵

因为矩阵也服从向量空间的运算，向量能相加，矩阵也能相加，向量能数乘，矩阵也可以数乘，向量可以线性组合，矩阵也可以线性组合。所以说矩阵也可以当成向量来生成空间，这个空间就是矩阵空间。比如说
xdfyoga1·2014-07-06 10:00

乘法和逆矩阵

前面已经介绍过矩阵相乘的常规方法，行方法，列方法，以A*B=C为例，常规方法即为A行与B列对应元素相乘相加得到C中对应的元素，行方法即用A中每行指定的线性组合方法对B中所有行进行线性组合得到C中的每行，
xdfyoga1·2014-06-28 10:00

矩阵消元

如果从行的角度，则相乘是矩阵行的线性组合，为了方便书写，这里给出的例子是向
xdfyoga1·2014-06-28 09:00

PRML线性模型小结

转载于http://hi.baidu.com/giqguarzqdbadpq/item/411cfc4bb9859a90833ae18b线性模型小结   线性模型，顾名思义，就是使用将特征的线性组合得到的超平面划分特征空间的方法
yeyang911·2014-06-26 09:00

（有限维向量空间） 思考概念和法则作用II

“张成”的定义是“向量（组）”的所有线性组合，给一个“向量（组）”对它进行“张成”后就能够得到一个“向量空间”。
misskissC·2014-06-16 10:00

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（Blindsourceseparation）的一种特例。可以感性上对
siliang13·2014-05-30 14:00

数据科学之机器学习16:因子分析1

主成分分析不能作为一个模型来描述，主成分是观测变量的线性组合；因子分析需要构造因子模型，观测的原
QQ415171148·2014-05-15 10:00

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
cui134·2014-05-12 16:00

3D数学读书笔记——四元数

25400659什么是四元数复数是由实数加上虚数单位i组成，其中i² =-1相似地，四元数都是由实数加上三个元素i、j、k组成，而且它们有如下的关系：i²=j²=k²=ijk=-1每个四元数都是1、i、j和k的线性组合
u012269327·2014-05-09 19:00

关于聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法

主成分分析与因子分析的区别 1.目的不同： 因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数
NIeson2012·2014-05-09 16:00

主成分分析、因子分析、聚类的概览与比较

、因子分析、聚类的概览与比较主成分分析：利用降维（线性变换）的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分），用综合指标来解释多变量的方差——协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合
tiandijun·2014-05-06 21:00

感知机

输入一个实数值的n维向量（特征向量），经过线性组合，如果结果大于某个数，则输出1，否则输出-1.具体地：其中的w0,w
·2014-04-25 20:00

线性代数(四十五) ： 线性映射的范数

本节定义衡量线性映射或者说矩阵的大小的一个概念:范数.1上确界设A是欧几里得空间X到另一欧几里得空间U的线性映射.我们知道实数的任何有界子集都存在最小的上节,称为上确界简记为sup.对于任意向量x,和线性映射A，Ax的每个分量都是x的分量的线性组合
xxingjjing·2014-03-30 11:00

浅谈矩阵乘法与矩阵二次型

    矩阵乘法是一种很有意思的运算，因为说是乘法不如说是加法，或者说是向量的线性组合的过程。
carrierlxksuper·2014-03-28 19:00

线性代数(四十二) ： 超定方程组

如果一个线性方程组的方程数大于其未知数的个数,这样的方程组就叫做超定方程组(OverdeterminedSystem).1超定方程对于未知量：很多时候我们不能直接测得他们的值.却可以测得他们的某些线性组合
xxingjjing·2014-03-27 16:00

MP算法和OMP算法介绍

可将一个信号y表示成这些原子的稀疏线性组合。即y=Dx，或者。所谓字典矩阵的过完备性，指的是原子的个数远远大于信号y的长度(其长度很显然是n)，即n<
u010545732·2014-03-01 16:00

数据挖掘方法（1）主成分分析

：以下文章来自《数据挖掘方法与模型》(DanielT.Larose著)[高等教育出版社]总结一.概念   主成分分析（principlecomponentsanalysis,PCA）是指将多个变狼通过线性组合
huangxia73·2014-02-24 17:00

在线字典学习(Online dictionary learning for sparse coding)-机器学习

稀疏编码—将数据向量建模为基向量的线性组合，大量地应用于机器学习、神经科学、信号处理及统计学。
u010545732·2014-01-09 13:00

三维曲面总结：平面拟合、RANSAC、ICP算法

拟合一个平面： 空间平面方程的一般表达式为：          则有：        对于空间中n个点（n3）:    根据最小二乘法则用这n个点拟合上述平面方程，则要使下式的值最小：（下面公式应为乘方，不是线性组合
wishchin·2013-12-23 16:00

unity3d四元数

相似地，四元数都是由实数加上三个元素i、j、k组成，而且它们有如下的关系：i^2=j^2=k^2=ijk=-1,每个四元数都是1、i、j和k的线性组合，即是四元数一般可表示为a+bi+
woailvmengmeng·2013-11-27 14:00

凸包相关

定义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。⒉对于一个集合D，所有包含D的凸集之交称为D的凸包。
洛伊佩拉·2013-11-27 14:00

K-SVD Algorithm

1.算法简介K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。
Vincent乐·2013-11-22 17:15

K-SVD Algorithm

1.算法简介K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。
chlele0105·2013-11-22 17:00

基础解系

基础解系首先是线性无关的，简单的理解就是能够用它的线性组合表示出该方程组的任意一组解，基础解系是针对有无数多组解的方程而言，若是齐次线性方程组则应是有效方程组的个数少于未知数的个数，若非齐次则应是系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩
u010255642·2013-10-31 22:00
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