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  線性代數(shù)——線性方程組和矩陣（Linear and Matrices）

  1.Identify?which?of?the?following?equations are?linear?equations: （判斷哪些是線性方程） 只有（4）是，一般形式如下 特征：每一項(xiàng)都是一次的，也不代冪什么的 線性方程組（System of linear equations） ai,j是系數(shù)（i代表是第幾個(gè)方程里，j是代表在方程里的第幾個(gè)），b1是右端項(xiàng)，xj是未

  2023年04月08日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)之線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）

  線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，簡稱LDA）是一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，也稱\\\"Fisher 判別分析\\\"。LDA在模式識(shí)別領(lǐng)域（比如人臉識(shí)別，艦艇識(shí)別等圖形圖像識(shí)別領(lǐng)域）中有非常廣泛的應(yīng)用。 LDA的核心思想是給定訓(xùn)練樣本集，設(shè)法將樣例投影到一條直線上。使得同類樣例的

  2024年02月15日

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  【實(shí)戰(zhàn)】流動(dòng)的箭頭 —— 線性流動(dòng)組件（repeating-linear-gradient，@keyFrames）

  在大屏數(shù)據(jù)展示中，若是按節(jié)點(diǎn)展示在不同數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)時(shí)，為了形象體現(xiàn)數(shù)據(jù)的流動(dòng)效果，需要讓節(jié)點(diǎn)之間，層與層之間用 流動(dòng)的虛線+箭頭 連接。 正常情況下，數(shù)據(jù)需要從上個(gè)節(jié)點(diǎn)底部出發(fā)到下個(gè)節(jié)點(diǎn)頂部結(jié)束，層與層之間傳遞需要經(jīng)過匯總。因此水平方向上主要有兩種

  2024年02月08日

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• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之線性表的類型運(yùn)用Linear Lists: 數(shù)組，棧，隊(duì)列，鏈表

  定義 一個(gè)最簡單，最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。一個(gè)線性表由多個(gè)相同類型的元素穿在一次，并且每一個(gè)元素都一個(gè)前驅(qū)（前一個(gè)元素）和后繼（后一個(gè)元素）。 線性表的類型 常見的類型：數(shù)組、棧、隊(duì)列、鏈表 這些不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特性可以解決不同種類的問題 題面 題目描述 有

  2024年02月12日

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  Unity & PS Linear Workflow - Unity 和 PS 的線性工作流實(shí)踐 - 簡單配置示例

  因?yàn)?新的 Unity 項(xiàng)目人物走寫實(shí)PBR風(fēng)格 所以鐵定基于 Linear Workflow 比基于 Gamma Workflow 的渲染效果更好 但是 Linear Workflow 下對(duì) 美術(shù)工作流不太友好，下面就實(shí)驗(yàn)并總結(jié)一些方案的優(yōu)缺點(diǎn) 供大家選取 先看看不同 Color Space 下的 PBR 選擇差異有多大 在 Unity Linear Color Space 渲染質(zhì)量接

  2023年04月08日

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  css畫一條虛線，用到background-image:linear-gradient線性漸變的屬性

  CSS實(shí)現(xiàn)虛線的方法_css 虛線_saltlike的博客-CSDN博客 漸變屬性(background-image)全解析_background-image linear_大聰明碼農(nóng)徐的博客-CSDN博客 Background:linear-gradient()詳解_background: linear-gradient_小白白中之白的博客-CSDN博客 ?

  2024年02月07日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)】Linear Regression

  一套 1000 平方英尺 (sqft) 的房屋售價(jià)為300,000美元，一套 2000 平方英尺的房屋售價(jià)為500,000美元。這兩點(diǎn)將構(gòu)成我們的數(shù)據(jù)或訓(xùn)練集。面積單位為 1000 平方英尺，價(jià)格單位為 1000 美元。 Size (1000 sqft) Price (1000s of dollars) 1.0 300 2.0 500 希望通過這兩個(gè)點(diǎn)擬合線性回歸模型，以便可以預(yù)

  2024年02月14日

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  R語言nlme、nlmer、lme4用（非）線性混合模型non-linear mixed model分析藻類數(shù)據(jù)實(shí)例...

  混合線性模型，又名多層線性模型(Hierarchical linear model)。它比較適合處理嵌套設(shè)計(jì)(nested)的實(shí)驗(yàn)和調(diào)查研究數(shù)據(jù) （ 點(diǎn)擊文末“閱讀原文”獲取完整 代碼數(shù)據(jù) ）。 相關(guān)視頻 此外，它還特別適合處理帶有被試內(nèi)變量的實(shí)驗(yàn)和調(diào)查數(shù)據(jù)，因?yàn)樵撃Ｐ筒恍枰僭O(shè)樣本之間測量獨(dú)立

  2024年02月10日

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• 吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)week2實(shí)驗(yàn)答案Practice Lab Linear Regression【C1_W2_Linear_Regression】

  Exercise 1 Complete the compute_cost below to: Iterate over the training examples, and for each example, compute: The prediction of the model for that example f w b ( x ( i ) ) = w x ( i ) + b f_{wb}(x^{(i)}) = wx^{(i)} + b f w b ? ( x ( i ) ) = w x ( i ) + b The cost for that example c o s t ( i ) = ( f w b ? y ( i ) ) 2 cost^{(i)} = (f_{wb} - y^{(i)})^

  2024年02月09日

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  [github-100天機(jī)器學(xué)習(xí)]day2 simple linear regression

  https://github.com/LiuChuang0059/100days-ML-code/blob/master/Day2_SImple_Linear_regression/README.md 使用單一特征預(yù)測響應(yīng)值?；谧宰兞縓來預(yù)測因變量Y的方法，假設(shè)兩者線性相關(guān)，尋找一種根據(jù)特征或自變量X的線性函數(shù)來預(yù)測Y。 目標(biāo) 找最佳擬合線，最小化預(yù)測誤差(最小化觀測值 Y i Y_i Y i ?

  2024年02月12日

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