linear专题

理解分类器（linear）为什么可以做语义方向的指导？（解纠缠）

Attribute Manipulation（属性编辑）、disentanglement（解纠缠）常用的两种做法：线性探针和PCA_disentanglement和alignment-CSDN博客在解纠缠的过程中，有一种非常简单的方法来引导G向某个方向进行生成，然后我们通过向不同的方向进行行走，那么就会得到这个属性上的图像。那么你利用多个方向进行生成，便得到了各种方向的图像，每个方向对应了很多

【CSS渐变】背景中的百分比：深入理解`linear-gradient`，进度条填充

在现代网页设计中，CSS渐变是一种非常流行的视觉效果，它为网页背景或元素添加了深度和动态感。linear-gradient函数是实现线性渐变的关键工具，它允许我们创建从一种颜色平滑过渡到另一种颜色的视觉效果。在本篇博客中，我们将深入探讨linear-gradient函数中的百分比值，特别是像#C3002F 50%, #e8e8e8 0这样的用法，以及它们如何影响渐变效果。什么是linear-g

Spark MLlib模型训练—回归算法 Linear regression

Spark MLlib模型训练—回归算法 Linear regression 线性回归是回归分析中最基础且应用广泛的一种方法。它用于建模目标变量和一个或多个自变量之间的关系。随着大数据时代的到来，使用像 Spark 这样的分布式计算框架进行大规模数据处理和建模变得尤为重要。本文将全面解析 Spark 中的线性回归算法，介绍其原理、参数、Scala 实现、代码解读、结果分析以及实际应用场景。 1

线性代数：线性代数（Linear Algebra）综述

文章目录矩阵 / Matrix元素运算加法 A + B A+B A+B数量乘法 c A cA cA与向量之间的运算乘法 A b A\mathbf{b} Ab 与矩阵之间的运算矩阵乘法乘方性质方阵 / Square Matrix零矩阵对角矩阵 / Diagonal Matrix单位矩阵 / Identity Matrix转置 / Transpose逆矩阵 / Inverse Mat

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression) 在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归（Generalized Linear Regression, GLR）便应运而生。GLR 是线性回归的扩展，能够处理非正态分布的目标变量，广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。

linear-gradient 渐变

CSS3 Gradient 分为 linear-gradient（线性渐变）和 radial-gradient（径向渐变）。而我们今天主要是针对线性渐变来剖析其具体的用法。为了更好的应用 CSS3 Gradient，我们需要先了解一下目前的几种现代浏览器的内核，主要有 Mozilla（Firefox，Flock等）、WebKit（Safari、Chrome等）、Opera（Opera浏览器

机器学习—线性回归算法（Linear Regression）

目录一、基本概念二、线性回归简单分类与模型三、线性回归的关键步骤四、线性回归问题分析五、线性回归问题的解法1、最小二乘法2、梯度下降法六、线性回归中的过拟合与欠拟合1、过拟合1、岭回归（Ridge Regression）2、套索回归 (Lasso回归)（Lasso Regression）3、弹性网（Elastic Net） 2、欠拟合七、线性回归中的超参数与模型评估方法1、超参数（Hy

【Pytorch】Linear 层，举例：相机参数和Instance Feaure通过Linear层生成Group Weights

背景看论文看到这个pipeline，对于相机参数和Instance Fature 的融合有点兴趣，研究如下： Linear 层 Linear 层是最基本的神经网络层之一，也称为全连接层。它将输入与每个输出神经元完全连接。每个连接都有一个权重和一个偏置。示例代码 import torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的全连接网络，包含两个Linear层

爆改YOLOv8|利用全新的聚焦式线性注意力模块Focused Linear Attention 改进yolov8（v1)

1，本文介绍全新的聚焦线性注意力模块（Focused Linear Attention）是一种旨在提高计算效率和准确性的注意力机制。传统的自注意力机制在处理长序列数据时通常计算复杂度较高，限制了其在大规模数据上的应用。聚焦线性注意力模块则通过优化注意力计算的方式，显著降低了计算复杂度。核心特点：线性时间复杂度：与传统的自注意力机制不同，聚焦线性注意力模块采用了线性时间复杂度的计算方法

Introduction to linear optimization 第二章全部课后题答案

费了好长时间，终于把这本经典理论教材第二章的课后题做完了。大部分都是证明题，很多都是比较有难度的。不少题我参考了网上找到的一些资料的思路，但是有一些题目我觉得这些网上找到的答案也不太好，自己修正完善了下，少部分题目自己独立完成。我把答案放在一个 Jupyter book 上，见链接：第二章答案

Linear Regression学习笔记

回归主要分为线性回归和逻辑回归。线性回归主要解决连续值预测问题，逻辑回归主要解决分类问题。但逻辑回归输出的是属于某一类的概率，因此常被用来进行排序。 1. 线性回归的原理假定输入 χ \chi和输出 y y之间有线性相关关系，线性回归就是学习一个映射 f:χ→yf: \chi \to y 然后对于给定的样本 x x，预测其输出： y^=f(x)\hat y=f(x) 现假定 x=

线性回归（Linear Regression）原理详解及Python代码示例

一、线性回归原理详解线性回归是一种基本的统计方法，用于预测因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。线性回归模型通过拟合一条直线（在多变量情况下是一条超平面）来最小化预测值与真实值之间的误差。 1. 线性回归模型对于单变量线性回归，模型的表达式为：其中： y是目标变量。x是特征变量。β0是截距项（偏置）。β1

让IE8支持CSS3属性（border-radius、box-shadow、linear-gradient）

下载 PIE-1.0.0.zip解压后，将文件夹重命名为PIE，放到项目目录下在CSS3文件中添加一行代码 behavior: url(PIE/PIE.htc); 例如： .form__input{border-radius: 0.3em;behavior: url(PIE/PIE.htc);} 参考： TYStudio-专注WEB前端开发 css3pie

论文浅读之Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

介绍这篇论文提出了一种新型的"选择性状态空间模型"(Selective State Space Model, S6)来解决之前结构化状态空间模型(SSM)在离散且信息密集的数据（如文本）上效果较差的问题。 Mamba 在语言处理、基因组学和音频分析等领域的应用中表现出色。其创新的模型采用了线性时间序列建模架构，结合了选择性状态空间，能够在语言、音频和基因组学等不同模式中提供卓越的性能。这种突破

Introduction to linear optimization 第 2 章课后题答案 11-15

线性规划导论 Introduction to linear optimization (Dimitris Bertsimas and John N. Tsitsiklis, Athena Scientific, 1997)，这本书的课后题答案我整理成了一个 Jupyter book，发布在网址： https://robinchen121.github.io/manual-introductio

机器学习 - 线性回归(Linear Regression)

1. 目标线性回归是希望通过对样本集进行有监督的学习之后，找出特征属性与标签属性之间的线性关系 Θ \Theta Θ。从而在获取没有标签值的新数据时，根据特征值和线性关系，对标签值进行预测。 2. 算法原理 2.1 线性模型（Linear Model）在二维平面坐标系中，一条直线可表示为： f ( x ) = θ 1 x + θ 0 f(x) = \theta_1x + \thet

数据结构之线性表（linear_list）一

线性结构的特点（非空有限集合）： 1、存在唯一一个头元素； 2、存在唯一一个尾元素； 3、除头元素外，每个元素都有唯一前驱； 4、除尾元素外，每个元素都有唯一后继；线性表中数据元素的组成：若干个数据项，此种情况下，通常把线性表称为记录；含有大量记录的线性表称为文件。注意：同一线性表中的元素必定具有相同特性（组成、顺序），相邻元素间有序偶关系。序偶关系引

$Lecture3——线性最优化（Linear Optimization）$