将非线性的算法转换成线性的数学方法

线性化产品变量的高效方法

最新推荐文章于 2024-02-28 13:09:21 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/lianlu/p/3831772.html

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#数据结构与算法

本文深入探讨了如何通过优化技术实现产品变量的线性化，旨在提高计算效率和资源利用。主要内容包括多种线性化策略的应用场景、优势与局限性分析，以及实际案例演示。对于寻求提升产品性能和优化复杂度的开发者而言，这是一篇极具价值的指南。

http://www.leandro-coelho.com/linearization-product-variables/

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【Python机器学习】单变量非线性变换

weixin_39407597的博客

06-27

415

添加特征的平方或立方可以改进线性回归模型，其他变换通常也对变换某些特征有用，特别是应用数学函数，比如log、exp、sin等。虽然基于树的模型只关注特征的顺序，但是线性模型和神经网络依赖于每个特征的尺度和分布。如果在特征和目标之间存在非线性关系，那么建模就会变得非常困难，特别是对于回归问题。

数学建模笔记—— 非线性规划

lbm666666的博客

09-08

2909

非线性规划这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。(2)为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数为多大?若不存在某种约束，可以用”[]“代替，若后面全为"[]“且option使用默认，后面的”[]"可以省略。的选取非常重要，因为非线性规划的算法求解出来的是一个局部优化解。不同的算法有其各自的优缺点和适用情况，我们可以改变求解的算法来对比求解的结果。

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非线性转换

丁磊_ml的博客

08-11

8721

我们之前的课程都是假设数据是线性可分的，那么我们就可以用一条直线将其分开。比如，想这样然而现实生活中并不是这样的　像上面的那张图，无论我们用怎样的线性模型都无法将其很好的分开。但是我们发现一个圆可以很好的解决这个问题他的分类器方程为那么我们把1,x21x_1^2，x22x_2^2设定为z0z_0,z1z_1,z2z_2,就相当于得到了一条关于z的线性方程。

非线性模型转换为线性模型&&平滑数据处理

小熊的博客

02-20

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非线性模型转换为线性模型&&平滑数据处理

非线性系统线性化过程

X-funbean的博客~

07-06

1万+

线性化在对非线性系统进行建模分析时，对模型进行线性化处理可以简化分析过程例子：磁悬浮系统建模系统非线性模型： ma=mg−kf(iz)2ma=mg−kf(iz)2 ma=mg-k_f\left( \frac{i}{z} \right) ^2 而a=z′′a=z″a=z^{''}，稳定的z0=4mmz0=4mmz_0=4mm，i=i0i=i0i=i_0。令a=0...

非线性函数线性化方法总结

qq_44876504的博客

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引言在机器学习2 线性模型中，我们顺便讲过多项式回归来解决数据不是简单直线的问题。这就用到了数据的转换。本节以分类任务对原理进行详细的介绍 非线性数据对于这样的非线性数据：我们直接使用线性模型，很难很好的分类。是不是可以这样找一个圈圈来拟合数据。：假如这个圈圈的假设函数为：写成下面这种形式：咦，看着是不是很熟悉？我们之前介绍的线性模型。实际上，它将...

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04-23

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1. 前言（不在意来龙去脉的可忽略不看）对于多项式函数，可以用最小二乘法求得精确的拟合结果，使得拟合函数具有全局最优的拟合误差；对于某些非线性函数，如指数函数y=e^(ax+b)，也可以对函数转化后，求得精确的拟合结果，如上述指数函数可转化为x=(ln y)/a -b/a，同样可以求得具有全局最优拟合误差的拟合函数。上述函数都可以用MATLAB的regress函数或者polyfit函数求得最优的...