传统的cnn过滤器是一个泛化的线性模型（GLM），我们认为这GLM的抽象能力是低级别的。把GLM替换为一个更有效的非线性函数近似能够提高抽象能力。当例子是线性可分时，GLM能实现很好的抽象。然而例子很多情况下是线性不可分的，输入的线性函数才能很好地表达。此网络没有采用传统的全连接层，而是采用全局平均 ...
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2017-04-12 18:27:57
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数据分析 1.探索性数据分析 数据分析中的必要步骤，通过作图了解数据。 2.统计推断 基于数据得出正式结论（错误概率≤5%）的过程 —不确定性（噪音数据） 结论+结论是错误的概率 3.回归分析 线性模型拟合数据（结果变量与预测变量之间的关系） —预测变量 —结果变量 预测 4.机器学习—分类问题（c ...
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2017-04-08 16:58:18
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在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(Least Square)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度 最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章。 先来看 ...
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2017-03-26 18:05:47
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本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models) 本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3. ...
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2017-03-22 01:00:08
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首先，给出了小孔成像模型这一线性模型的推导。 然后，介绍了常用的畸变模型表达形式。 最后，给出了通用的图像去畸变方法。 ...
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2017-03-21 12:31:14
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1、概念 一元线性回归是最简单的一种模型，但应用广泛，比如简单地预测商品价格、成本评估等，都可以用一元线性模型，本节主要讲解scikit-learn一元线性回归的使用以及作图说明。 y=f(x)叫做一元函数，回归的意思就是根据已知数据复原某些值，线性回归(regression)就是用线性的模型做回归 ...
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2017-03-11 23:35:33
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岭回归可以用来解决过度拟合的问题一、线性模型的岭回归可使用ridge包中的linearRidge函数和MASS包中的lm.ridge函数> library(RSADBE)> data(OF)> LM <-lm.ridge(Y~poly(X,3),data = as.data.frame(OF),la ...
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2017-03-09 20:37:49
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数据的正态性是很多统计方法的基础，因此正态性检验也是必不可少的，下面介绍使用R进行正态性检验的几种方法1.Shaprio-Wilk检验用于比较样本数据与正态分布是否存在显著不同，使用Shapiro.test()函数实现，格式为Shapiro.test(data)，要求data为向量格式。2.Kolm ...
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2017-03-09 19:57:48
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一、probit回归模型在R中，可以使用glm函数(广义线性模型)实现，只需将选项binomial选项设为probit即可，并使用summary函数得到glm结果的细节，但是和lm不同，summary对于广义线性模型并不能给出决定系数，需要使用pscl包中的pR2函数得到伪决定系数，然后再使用sum ...
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2017-03-09 19:45:50
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本文对应《R语言实战》第13章：广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。 两种流行模型：Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为计数型） glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = “logit”) gaussi ...
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2017-02-28 22:03:29
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