线性组合第6页

卷积神经网络中池化层的详细介绍

其中卷积层用于提取图像的特征，池化层削减特征数量，全连接层用于对特征进行非线性组合并预测类别。然而在transformer横行的年代，池化层几乎要在神经网络中消失了。

万里鹏程转瞬至·2023-06-21 07:10

主成分分析——SPSS实例分析

主成分分析是用原始变量的线性组合来表示主成分，且主成分彼此之间互不相关，且能反映出原始数据的绝大部分信息。

九九jiujiu·2023-06-19 20:23

线性代数学习总结-向量

向量这里只探究在数学中的表示，每个维度用一个分量表示，用列表示如下：乘法于加法是线性组合最重要的两个概念向量乘因子等于乘以各分量向量相加等于各分量相加将这两个操作组合在一起就是线性组合对于二维空间而言，

ZerLon51·2023-06-18 19:26

06_机器学习模型

（2）具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量y。图2（3）线性回归模型*给定有d个属性（特征）描述的示例x=(x1;x2;...

98_码农·2023-06-16 12:16

模态分析中的阶数理解

再复杂的形式，也不过是前几阶振型的线性组合。由于各阶振型在整个振动中所占的比例不同，在宏观上就表现为振动形态有所不同。找出了振型，就抓住了振动的本质特征。

我是宋志伟·2023-06-15 14:06

【线性代数】

求解线性方程组右乘向量/矩阵把左边的矩阵拆成一个个列向量，右边的向量表示对左边列向量组的线性组合。

冬眠的关刀·2023-06-14 08:08

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据

两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。PCR

·2023-06-13 23:22

【小呆的概率论学习笔记】正态分布的代数运算

文章目录1.正态分布简介1.正态分布的数字特征2.正态分布的代数运算a.单随机变量的代数运算b.两个正态分布随机变量的和c.多个正态分布随机变量的线性组合1.正态分布简介正态分布应该是概率论和数理统计中最重要的一类概率分布

努力的骆驼·2023-06-13 06:41

基于STM32的波形发生器

（2）用键盘输入编辑生成上述三种波形（同周期）的线性组合波形，以及由基波及其谐波（5次以下）线性组合的波形。（3）具有波形存储功能。

weixin_42466538·2023-06-12 06:40

scikit-learn学习笔记：1.1 广义线性模型-普通的最小二乘（Ordinary Least Squares）

1.1.广义线性模型（GeneralizedLinearModels）接下来的部分是一组回归的方法，其中目标值是被期望是输入变量的线性组合。用数学符号表示，如果y^是预计的值。

星空liang·2023-06-11 12:50

离散的数学期望

矩矩.PNG数学期望的性质1、复合复合.PNG2、常数常数.PNG3、线性组合线性组合.PNG伯努利分布和二项分布的期望伯努利分布和二项分布的期望.PNG

庵下桃花仙·2023-06-10 18:25

Python手写数字识别

在前向传递过程中，神经元计算一些权重和偏移量的线性组合，并将其输入到一个非线性的激活函数中，从而生成神经元的输出。输出层通常使用softmax函数，将神经网络的输出映射到每个数字类别的概率。

浩茫·2023-06-10 10:48

UniformML Paper3-MLR《Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click》

1Introduction线性模型在实际应用中虽然高效，但是实际很多特征空间的分界面未必都是线性的，为了适应这样的场景，我们一般会通过两种方法：1、复杂的特征工程（人工制造出非线性组合的特征）TohelpLRmodelcatchthenonlinearity

uniform斯坦·2023-06-10 08:18

PCA——主成分分析

介绍主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。

听微雨·2023-06-09 17:22

机器学习 | 降维问题

目录一、主成分分析二、奇异值分解2.1奇异值分解原理2.2奇异值分解实践三、特征值与特征向量一、主成分分析主成分有如下特征：每个主成分是原变量的线性组合；各个主成分之间互不相关；主成分按照方差贡献率从大到小依次排列

天下弈星~·2023-06-08 19:53

LR逻辑回归-简单学习

1.线性回归(LinearRegression)提到逻辑回归，还是要从线回归说起概念：对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合（特征加权）去拟合空间中点的分布和轨迹。

summertime_90d7·2023-06-08 18:15

线性代数：线性方程求解、矩阵的逆、线性组合、线性独立

www.deeplearningbook.org一书第二章2.3IdentityandInverseMatrices2.4LinearDependenceandSpan本文围绕线性方程求解依次介绍矩阵的逆、线性组合

大豆木南·2023-06-08 13:45

专家PID控制轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

传统ＰＩＤ控制器是将偏差（ｅ）的比例（Ｐ）、积分（Ｉ）、微分（Ｄ）通过线性组合构成控制量（Ｕ）来控制被控对象：传统PID控制方法是通

天天程序猿·2023-06-08 10:13

《精通特征工程》学习笔记（5）：数据(特征)降维

如果列空间的秩小于特征总数，那么多数特征就是几个关键特征的线性组合。线性相关的特征是对空间和计算能力的浪费，因为它们包含的信息可以从更少的

Tony Einstein·2023-06-07 20:38

【连续介质力学】张量的并矢和性质1

两个向量的张量积是一个并矢，得到一个二阶张量u⃗v⃗=u⃗⨂v⃗=A\vecu\vecv=\vecu\bigotimes\vecv=Auv=u⨂v=A其中，⨂\bigotimes⨂是张量乘积，任意张量可以表示成并矢的线性组合

LAWKAWAI·2023-06-07 06:03

机器学习基础·线代基本概念的几何引注

摘要向量、线性组合、张成空间、基、线性变换、矩阵乘法、行列式、零空间、点积、基变换、特征向量、特征值正文向量向量在不同的基下具有不同的表达，但无论基如何变化，有一点是共同的，这些基的原点不变。

jiangweijie1981·2023-04-20 23:20

线性可分性、线性不可分

线性可分性、线性不可分性的定性理解线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面线性可分的特点：低维转高维，还能保持原来的线性可分性的特点；但是高维转低维就不能保持原来的线性可分性线性不可分的特点

不可大东·2023-04-20 15:27

卷积积分

文章目录卷积积分信号的时域分解卷积公式卷积积分定义卷积积分图解法：卷积的性质：常用卷积重要公式卷积求解方法用梳状函数卷积产生周期信号矩形脉冲的卷积产生三角形和梯形脉冲自相关互相关函数定义相关与卷积卷积积分本质：信号分解f(t)分解成基本信号δ(t)ε(t)的线性组合一个基本信号的响应知道了

算法技术博客·2023-04-19 18:06

从空间中理解线性代数

线性代数-从空间中理解总结向量线性组合空间的基Basis张成的空间Span线性相关和线性无关向量空间的一组基变换线性变换数值描述线性变换复合变换行列式矩阵的用途线性方程组逆矩阵列空间零空间秩非方阵基变换基变换矩阵特征向量特征值特征基关于坐标总结空间中不共线的两个不为零向量都可以表示空间中的任意一个向量

算法技术博客·2023-04-19 18:56

【一起啃书】《机器学习》第三章线性模型

;xd)，其中xix_ixi是x\bf{x}x在第iii个属性上的取值，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，如下所示：f(x)=wTx+b=w1x1+w2x2+...

小天才才·2023-04-18 17:15

数学基础｜线性代数回顾

目录线性代数知识点向量向量的线性组合线性相关无关的性质线性相关无关的定理极大线性无关组方程组线性方程组有解判定方程组解的结构矩阵矩阵的运算逆矩阵矩阵的初等变换：交换，数乘，倍加矩阵的秩伴随矩阵行列式行列式的重要性质行列式的求解行列式应用二次型二次型的定义标准型规范型特征值和特征向量特征值和

啦啦右一·2023-04-17 20:22

《高等工程数学》试题卷二（第一部分，每个题型3道例题，AI出题）

解题过程：因为BBB是VVV的基，那么(5,6)(5,6)(5,6)可以用BBB中的向量线性组合得到，即(5,6)=a(1,2

鱼月半·2023-04-17 12:05

非线性激活函数

如果使用线性激活函数，那么这个模型的输出不过是你输入特征x的线性组合。神经网络只是把输入线性组合再输出。

过气海豹·2023-04-16 14:18

毫升 | 主成分分析（PCA）

这些新变量称为主成分，是数据集中原始变量的线性组合。第一个主成分捕获数据

TD程序员·2023-04-16 08:50

2wx2wx·2023-04-15 03:19

线性代数——线性组合、张成的空间与基

1.基向量2.线性组合：两个数乘向量的和。3.张成空间：所有可以表示为给定向量线性组合的向量的集合，被称为向量的张成空间。

請叫我做雷锋·2023-04-15 03:46

线性代数(一) 线性组合, 线性相关与空间的基

先让我们来考虑这个情况:在xy坐标系上,我们选取了两个向量i⃗i→,j⃗j→,他们分别是x轴和y轴的单位向量,将i⃗i→拉伸3倍,将j⃗j→反向拉伸2倍,然后相加,这样我们得到了一个新的向量(3,-2).通过这种拉伸并相加的方式,我们就可以得到这个平面里的所有向量了. 那么,如果我们换一组向量来拉伸会如何呢? 一般情况下,我们任然是可以得到这个平面的所有向量的,但是与之前相比,新得出的向量

Oo慕白oO·2023-04-15 03:15

线性代数 —— 线性组合与线性表出，线性相关与线性无关

线性代数入门——线性组合与线性表出，线性相关与线性无关线性组合与线性表出相关例题——“xxx能否由xxx线性表出”线性相关与线性无关定义含义相关例题线性组合与线性表出首先讲解关于线性组合和线性表出的概念若对于

Silam Lin·2023-04-15 03:14

线性代数 --- 线性相关与线性无关（个人学习笔记）

松下J27·2023-04-15 03:39

线性代数·关于线性相关和线性组合

后起刘备·2023-04-15 03:08

马同学图解数学·2023-04-15 03:06

选用Relu 替代tanh 与sigmoid 的原因

如果不用激活函数（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了

John_Phil·2023-04-14 22:27

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

1提升方法与提升树概述之前讲到的AdaBoost是提升方法中最典型的算法思路之一，提升方法则采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，而AdaBoost只是将损失函数指定为指数损失函数的提升方法而已

巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

机器学习之逻辑回归

是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法线性回归要做的是就是找到一个数学公式能相对较完美地把所有自变量组合（加减乘除）起来，得到的结果和目标接近线性回归模型公式：多元线性关系：一个通过特征的的线性组合来进行预测的函数其中

托塔天王李·2023-04-12 23:22

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

激活函数的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，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任

汀、人工智能·2023-04-12 01:12

Python回归预测汇总-线性回归（实例：美国波士顿地区房价预测）

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。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情

错落星辰.·2023-04-11 10:28

实习周的感悟

找人脸中特征点，特征脸，线性组合，识别人脸。跟踪人脸识别，即动态，视频人脸识别。运

张腾飞_三月·2023-04-11 05:49

python矩阵和向量乘积_矩阵与向量的乘积

以下内容来源于：https://www.zhihu.com/people/August_666/posts先上运算，再解读：一个矩阵乘以一个列向量相当于矩阵的列向量的线性组合。

z3精品咖啡·2023-04-10 15:55

数据分析-统计基础

例如，在2空间中，最常用的一组基就是自然基（i,j），其中i=，j=，显然，2中所有向量都可以通过他们的线性组合线性表出，且这两个向量线性无关。

weixin_55438199·2023-04-10 02:17

x264中的DCT变换 dct-a.asm

blog.csdn.net/xiaoyi247/article/details/79187191.什么是傅里叶变换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

HEVC_CJL·2023-04-09 16:44

白给的神经过程Neural Processes笔记（二）

上文分析，高斯过程实际上就是分析输入变量的分布，并依据新的输入在训练样本输入分布中的位置（决定不确定性）来对训练样本的输出分配权重，最后线性组合（决定输出）输出预测值。

无始之始·2023-04-07 11:50

pca主成分分析结果解释_如何理解主成分分析法（PCA）

主成分分析法是通过恰当的数学变换，使新变量——主成分成为原变量的线性组合，并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。

weixin_39925098·2023-04-05 04:52

pca主成分分析结果解释_PCA主成分分析

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是将原本鉴定到的所有代谢物重新线性组合，形成一组新的综合变量，同时根据所分析的问题从中选取2-3个综合变量，使它们尽可能多地反映原有变量的信息

weixin_39759441·2023-04-05 04:21

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

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。

三不小青年·2023-04-04 13:15

机器学习第3章线性模型 (3.1&3.2)

3.1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f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+...

isasiky·2023-04-04 10:32

推荐频道

线性组合