协方差矩阵

概率论知识总结

条件概型全概率公式贝叶斯独立随机变量离散型随机变量(0-1)分布伯努利分布二项分布泊松分布超几何分布连续随机变量均匀分布指数分布正态分布多维随机变量边缘分布条件分布两个随机变量的函数分布数字特征期望方差协方差相关系数协方差矩阵大数定理
ridiculous_dzx·2021-01-05 00:36

python 累积正态分布函数_机器学习系列（二）多元正态分布

整个分布可以仅用均值及方差来刻画如果变量之间不相关，则它们相互独立经典统计检验通常基于正态分布假设正态分布可以模拟大量自然现象多元正态分布多元正态分布密度函数类比于一元情况，若维随机变量服从均值向量为和协方差矩阵为的多元正态分布
清华大学出版社·2021-01-01 21:01

最小二乘估计_人工智能背后的数学-入门：线性代数的几何意义，最小二乘和状态估计最基本概念...

2.概率论里的几个重要的基本概念，均值方差，协方差，协方差矩阵。大数定律和中心极限定律。尤其是协方差矩阵是非常重要的概念。3.最小二乘法-最简单的"机器学习"。这是一切人工智能的起点。
weixin_39603573·2020-12-19 16:34

预处理--python实现可视化数据集（分析特征相关性）

其中：散点图矩阵，把数据集中不同特征之间的成对相关性在一张图上直观地表示出来；关联矩阵来量化和概括变量之间的线性关系，可以把关联矩阵理解为协方差矩阵的修正；importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpdf
@糯米君·2020-11-28 21:09

协方差矩阵数学原理，numpy计算协方差矩阵(np.cov)函数详解与源码剖析

协方差矩阵详解以及numpy计算协方差矩阵(np.cov)协方差矩阵详解均值，标准差与方差由简单的统计学基础知识，我们有如下公式：Xˉ=∑i=1nXin\barX{\rm{=}}\frac{{\sum\
Codefmeister·2020-11-22 10:04

概率论笔记（四）概率分布的下期望和方差的公式总结

的数学期望三：方差3.1离散型随机变量的方差3.2连续性随机变量的方差3.3方差的性质四：协方差4.1定义4.2离散型二维随机变量的协方差4.3连续型二维随机变量的协方差4.4二维随机变量的协方差性质4.5协方差矩阵五
qq_37534947·2020-11-09 22:41

协方差矩阵的几何解释

Ageometricinterpretationofthecovariancematrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix/译文：http://demo.netfoucs.com/u010182633/article/details/45937051转自：https://www
起点站·2020-09-17 15:07

数据压缩第二次作业

主成分分析的步骤：1.利用原矩阵计算出协方差矩阵；2.求出矩阵的特征值和特征向量；3.矩阵对角化（特征值由大到小从上到下排列）；4.数据降维，生成降维后的新的矩阵。
タン·2020-09-17 11:55

空间离散点拟合成空间平面

根据协方差矩阵的SVD变换，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向。2.代码设计%随机生成一组（x,y,z),这些点的坐标离一个空间平面比较近x0=1,L1=2;y0=1,L2=2;x=x0+ra
沈子恒·2020-09-17 05:05

拟合三维点平面matlab程序

x=x0+rand(20,1)*L1;y=y0+rand(20,1)*L2;z=1+2*x+3*y;scatter3(x,y,z,'filled')holdon;planeData=[x,y,z];%协方差矩阵的
ZhanqiRen·2020-09-17 04:04

关于协方差矩阵和相关系数矩阵的一些应用认识

然后我了解了一下协方差矩阵和相关矩阵的区别协方差矩阵的优势效应表现在单个指标方差大，指标之间相关程度高以及
u010537526·2020-09-17 03:34

协方差矩阵，相关系数矩阵

单随机变量间的协方差：随机变量之间的协方差可以表示为（2）根据已知的样本值可以得到协方差的估计值如下：（3）可以进一步地简化为：（4）协方差矩阵：（5）其中，从而得到了协方差矩阵表达式。
redline2005·2020-09-17 03:20

seaborn画协方差矩阵

https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/79304944求DataFrame的协方差矩阵df.corr()importseabornassnsplt.subplots
aoheng0603·2020-09-17 03:38

[转]浅谈方差、协方差矩阵、相关系数矩阵

统计学的基本概念举例：一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn}X={X1,…,Xn}：均值描述的是样本集合的中间点，给出的信息非常有限；标准差给出的，则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均值，描述的是数据的“离散程度”。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[8，9，11，12]，两个集合的均值都是10，但显然两个集合差别是很大的，计算两者的标准差，前者是8.3，后者是1.8，显然后者
scpcmoon·2020-09-17 03:40

协方差矩阵的意义及计算

今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵
yuzg86·2020-09-17 00:46

水平线阵的反卷积常规波束形成

然而这些算法虽然能够得到很窄的波束宽度和低的旁瓣级，但是需要大量的数据样本来估计数据的协方差矩阵（如MVDR），计算量很
_IRONMAN_·2020-09-16 20:50

PCA matlab实现

PCA流程如下：1、去均值2、计算协方差矩阵3、计算协方差特征值和特征向量4、降序排列特征值选取较大的特征值,选择相应的特征值和特征向量以下按照步骤编写matlab代码。
ice110956·2020-09-16 05:40

协方差矩阵

一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0,8,12,20]和[8,9,11,12]，两个集合的均值都是10，但显然两个集合的差别是很大的，计算两
GISer_gj·2020-09-16 05:12

FastICA独立成分 - python实现 - C++实现

FastICA步骤：1.对观测数据X进行中心化处理，使样本的每个属性均值为02.求出样本矩阵的协方差矩阵Cx3.用主成分分析得到白化矩阵W0=Λ-1/2UT对其中Λ、U分别是Cx的特征值、特征向量4.计算正交阵
ims-·2020-09-15 21:20

PCA和LDA

1.1去中心化让样本的均值为0；方便后去求取协方差矩阵；这并不属于数据预处理，因为数据预处理是对每一个特征维度进行处理的，而去中心化是针对每一个样本，这是PCA所必须的过程。为什么要去中心化
yanggali99·2020-09-15 16:31

Mahalanobis距离（马氏距离）的“哲学”解释

讲解教授：赵辉(FROM:UESTC)课程：《模式识别》整理：PO主基础知识：假设空间中两点x，y，定义：欧几里得距离，Mahalanobis距离，不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离
景语·2020-09-15 10:11

data manager

风险测算风险承担要用到协方差矩阵用欧米伽W行业权重，WT行业权重的专置，用行业指数求得的协方差矩阵corr式1.W*corr*WT式2.W*corr式3.WT用式2*式3相乘，但是不要相加的结果要，相乘时候每一项的结果
图灵与对话·2020-09-15 00:39

协方差矩阵

方差：s2=∑i=1n(xi−xˉ)2n−1s^2=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}{n-1}s2=n−1∑i=1n(xi−xˉ)2协方差：covxy=∑i=1n(xi−μx)(yi−μy)n−1cov_{xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_x)(y_i-\mu_y)}{n-1}covxy=n−1∑i=1n(xi−μx)(yi−μy)针
fxnfk·2020-09-15 00:26

多元正太分布下贝叶斯估计法的参数估计

至此推导出了均值与协方差矩阵测估计量；可以与一元正太分布的结果做对比，发现有很高的相似性！数学之美就在于此嘿嘿嘿~（如推导过程中有错误欢迎广大网友指出！）
躺在朱一龙睫毛写代码·2020-09-14 19:25

关于协方差矩阵的理解

在《主成分分析》中，我们用到了协方差矩阵，但当时并没有对其进行深入的讨论。为此，本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍，其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。
weixin_30522095·2020-09-14 16:38

协方差矩阵的计算及意义

blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/78490576一、首先看一个比较简洁明了的协方差计算介绍：1.协方差定义X、Y是两个随机变量，X、Y的协方差cov(X,Y)定义为：其中，2.协方差矩阵定义矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的
hi_linda·2020-09-14 14:02

协方差矩阵计算方法

1.协方差定义X、Y是两个随机变量，X、Y的协方差cov(X,Y)定义为：其中：、2.协方差矩阵定义矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。
码不停题Elon·2020-09-14 14:33

协方差矩阵的理解和计算的几个博文

数理统计中的协方差以下博文讲解的不错，1.使用图形深入理解协方差，2.介绍协方差及矩阵的定义和推导，3.提到了协方差矩阵计算例子，4.描述二维高斯分布和起协方差矩阵的可视化关系。
减肥De狗·2020-09-14 12:31

PCA旋转变换矩阵的推导过程

PCA旋转变换矩阵的推导过程1、协方差矩阵与相关系数矩阵的关系标准化后的矩阵（mean=0,var=1），其相关系数矩阵就是原始矩阵的协方差矩阵（根据两者的数学公式可得）2、PCA其实就是找到一个选择变换的矩阵
moonlione·2020-09-14 12:13

KL变换

K-L变换1.K-L变换的定义以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhuner-Loeve
aalbertini·2020-09-14 10:19

【统计计算】课程总结笔记

传统的主成分分析法（PCA）缺陷在于：对于“小样本问题”（样本维数d远大于样本个数N），样本协方差矩阵规模(d×d)太大了，在后续求特征值问题中计算量较大。
萝卜丝皮尔·2020-09-14 02:21

高斯混合模型（GMM）算法理解及代码实现（opencv）

其中N的两个参数第一个代表均值，第二个代表协方差矩阵。（6）参数估计：已知概
molihong28·2020-09-13 15:55

numpy.cov()求协方差矩阵

numpy.cov(m,y=None,rowvar=True,bias=False,ddof=None,fweights=None,aweights=None)对给定的数据和权重，估计协方差矩阵协方差表示两个变量在一起变化的水平
zhuzuwei·2020-09-13 14:03

MNF推导

MNF首先对数据噪声进行估计，得到噪声协方差矩阵，用于分离和调节数据中的噪声，去除数据噪声的相关性，并对噪声进行归一化处理，得到方差为1且不相关的噪声数据；然后，分别对噪声数据和信号数据进行PCA变换，
挣扎的小博·2020-09-13 11:22

机器学习

其中S是协方差矩阵余弦：4、有监督学习：当输出是离散的，认为是分类任务，训练好的模型叫分类器；当输出是连续的，认为是回归任务。
傻逼LY·2020-09-13 09:33

已知各个通道的信号的协方差矩阵(covariance matrix), 模拟各个通道的噪声信号

声明：以下的程序函数都是来自matlab1.首先各个通道的协方差矩阵(covmat)已知，肯定也是根据之前的数据求得，利用cov函数；2.根据协方差矩阵求得相关滤波器(correlatingfilter
myj0513·2020-09-13 08:57

【049期】AMOS结构方程模型(SEM)简介

1结构方程模型(SEM)简介1.1导读SEM概念结构方程模型(Structuralequationmodeling)，简称SEM，是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，因此也称为协方差结构分析
SPSS轻松学·2020-09-13 04:10

关于统计学的基本概念的自学笔记

No.1方差、协方差、协方差矩阵方差方差提供的是样本中数据与均值在数值上差距的情况信息，通俗的说就是样本数据集不集中。
weixin_37997371·2020-09-12 20:07

matlab 实现贝叶斯分类器

http://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/59666980贝叶斯分类器这里再说贝叶斯分类器的设计步骤：1.对每个簇的数据求均值mu和协方差矩阵sigma2
juice_panda·2020-09-12 14:58

从高斯回归到贝叶斯回归

1协方差矩阵1n维随机变量X=(X1,X2,...,Xn)′\boldsymbol{X}=(X_1,X_2,...,X_n)'X=(X1,X2,...,Xn)′，若每个分量的数学期望都存在，则n维随机变量
Churkina_洛·2020-09-12 13:57

kalman滤波理解三：协方差矩阵的计算

在整个kalmam滤波的操作过程中，有3个协方差矩阵是需要特殊注意的，也是很多人使用时不知如何设置和更新的，分别是状态协方差矩阵P，过程噪声协方差矩阵Q，测量噪声协方差矩阵R。
还差得远呢·2020-09-12 01:10

矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

在遥感领域也是经常用到，比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。
周旭光·2020-09-11 18:35

PCA算法的原理以及c++实现

是模式识别中常见的特征降维的算法，其大体步骤可以分为以下几个部分：（1）原始特征矩阵归一化处理（假设M和样本，每个样本n个特征，则对M*N的X数据，进行零均值化，即减去这一列的均值）（2）求取归一化处理后特征矩阵的协方差矩阵
chengwei0019·2020-09-11 10:30

Eigen学习笔记(15)-稠密矩阵分解算法性能比较

对于大规模过约束问题，Cholesky/LU分解的代价主要取决于对称协方差矩阵的计算。对于具有较大规模的问题，只有实现缓存友好阻塞策略的分解才能很好地扩展。
ClaireQi·2020-09-10 18:13

高斯混合模型（GMM）及其求解（期望最大化（EM）算法）

/article/details/791158051、高斯混合模型的公式表达高斯混合模型是指随机变量x具有如下形式的分布（概率密度函数）：(公式1)其中，参数θθθ代表所有混合成分的参数（均值向量μ与协方差矩阵
u014540876·2020-09-10 18:56

K-L变换实现图像压缩

必备数学知识：协方差，相关系数，协方差矩阵（这三个知识点我是参考的同济大学的概率论数与数理统计那本书，讲的很实在），对称矩阵相似对角化协方差与相关系数都是用来衡量不同维度之间的相关性，正值越大说明正相关越高
Shane Zhao·2020-09-10 17:25

深度解析K-L变换 及其 在特征识别中的应用

1.K-L变换定义、意义K-L变换也常称为主成分变换(PCA)，是一种基于图像统计特性的变换，它的协方差矩阵除对角线以外的元素都是零(所以大家也叫它最佳变换)，消除了数据之间的相关性，从而在信息压缩方面起着重要作用
沈子恒·2020-09-10 17:41

机器学习入门学习笔记

文章目录一、前置技能1.前置硬核技能2.前置硬伤技能二、Recollection主成分分析（PCA）1.作用2.协方差矩阵3.PCA的基本思想4.PCA算法大致流程奇异值分解（SVD）1.特征向量与特征值
UnnamedOrange·2020-09-10 15:56

期望、方差与协方差矩阵

期望、方差与协方差矩阵期望期望的性质条件期望方差方差的性质方差体现的向量性质协方差期望期望的性质条件期望方差一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。
法蒂芬·2020-09-07 10:13

无人驾驶技术——无损卡尔曼滤波（UKF）

UKFPredict1.选择预测点sigma点sigma点计算代码实现添加过程噪声处理构建噪声扩充矩阵c++2.预测sigma点预测sigma点方法预测sigma点c++代码实现3.根据预测的sigma点预测状态均值和协方差矩阵预测均值和协方差
Nani_xiao·2020-08-26 15:36
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