什么是线性变换和非线性变换 一、总结 一句话总结: [①]、从数值意义上,变换即函数,线性变换就是一阶导数为常数的函数,譬如y=kx,把y=kx拓展为n维空间的映射,x、y看做n维向量,当k为常数时,易得满足同质性f(ka)=kf(a),当k为一个矩阵时,易得满足可加性f(a+b)=f ...
非线性变换 所谓非线性变换,就是把原始的特征做非线性变换,得到一个新的特征,使用这个新的特征来做线性的分类,则对应到原始的特征空间中,相当于做了非线性的分类。非线性变换的好处是,算法将有更多的选择,Ein可以做的更低。 例如使用二次变换: 则Z空间中的一个直线分类边界,对应到原来空间中是一个二次曲线边界。可能是圆,椭圆,双曲线,抛物线,旋转后的椭圆,直线.......。 使用非线性变换进行学习的 ...
2017-01-24 11:21 0 2132 推荐指数:
什么是线性变换和非线性变换 一、总结 一句话总结: [①]、从数值意义上,变换即函数,线性变换就是一阶导数为常数的函数,譬如y=kx,把y=kx拓展为n维空间的映射,x、y看做n维向量,当k为常数时,易得满足同质性f(ka)=kf(a),当k为一个矩阵时,易得满足可加性f(a+b)=f ...
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数 ...
序章 图像增强常用的三类基本函数:线性函数(反转和恒等变换)、对数函数(对数和反对数变换)和幂律函数(n次幂和n次根变换)。如下图所示: 其中恒等变换和反转变换都属于线性变换,在之前的博客中我整理过反转变换,而直接的线性变换的效果其实不太好,分段线性变换的效果会更常用些,但分段 ...
机器学习中的线性和非线性判断 说到线性和非线性,你的直观理解是不是这样: 但这种直观理解其实不能回答下面这个问题: 那么为什么卷积操作是线性的,而ReLU是非线性的? 很多人对线性的定义不是很清楚。 实际上,线性的定义是: F(ax+y) = aF(x) + F(y), 其中x、y为变量 ...
机器学习中线性模型和非线性的区别 一、总结 一句话总结: 1)、线性和非线性的区别是是否可以用直线将样本划分开(这个观点是对的) 2)、线性模型可以是用曲线拟合样本,但是分类的决策边界一定是直线的,例如logistics模型 3)、区分是否为线性模型,主要是看一个乘法式子中自变量x前 ...
有时候特征x和目标y不呈线性关系,线性模型y=wx+b不能很好地反映事物的规律或者无法对事物进行有效分类,因此此时我们需要使用非线性模型。 (x=([x1,x2,...,xn])T,w=([w1,w2,...,wn])T) 比如说下图的分类问题,显然无论用什么样的直线都很难把圈圈和叉叉 ...
自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层、隐藏层(编码层)和解码层。该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征。 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器的训练目标是将输入复制到输出。在内部,它有一个描述用于 ...
。 我们在初等数学中已经学过许多简单初等函数、线性方程的求解方法,在本文中,我们重点讨论任意方程,尤其是 ...