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协方差矩阵
卡尔曼滤波学习笔记
KalmanFilterⅠ、直观理解1、描述2、例子Ⅱ、适用范围1、线性系统2、噪声服从高斯分布Ⅲ、相关公式1、原始公式2、预测公式3、更新公式4、初值赋予5、总结Ⅳ、应用例子Ⅴ、代码实现Ⅵ、公式理解1、
协方差矩阵
的理解
__TAT__
·
2023-09-05 23:57
算法
学习
笔记
Open3d ISS 关键点提取
函数解析三、代码实现一、ISS关键点提取算法介绍ISS算法是一种基于点云曲率和法向量的关键点检测方法1.建立关键点的局部坐标系(Intrinsicreferenceframe);2.求关键点与邻域点的
协方差矩阵
mm_exploration
·
2023-09-05 23:26
python
open3d
动态相对定位差分关键技术
搜索空间中心由模糊度的实数解决定,形状大小由
协方差矩阵
决定。搜
信鸽爱好者
·
2023-09-01 15:22
卫星导航
融合定位-无人驾驶
算法
c++
numpy.cov()计算
协方差矩阵
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的,即每一行是一个sample,那么每一列就是一个随机变量,
协方差矩阵
:numpy.cov()计算
协方差矩阵
为按列计算
Aiah_Wang
·
2023-08-31 19:20
Pyts入门之时间序列的分解---奇异谱分析(七)
Pyts库针对时间序列的分解,只有一种算法,即奇异谱分析(SingularSpectrumAnalysis),它能将时间序列分解为趋势和噪音两部分,它的名字的由来和奇异值分解有关,实际上SSA的实质就是将
协方差矩阵
进行奇异值分解
XINFINFZ
·
2023-08-29 21:45
Pyts
机器学习
sklearn
python
Pyts
时间序列
根据样本计算
协方差矩阵
的过程
我们将使用以下数据集作为示例:```数据集X=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]```首先,我们需要计算数据集X的
协方差矩阵
。
协方差矩阵
反映了数据集中各个维度之间的线性相关性。
GoodShot
·
2023-08-28 19:02
python
机器学习
人工智能
矩阵
matlab 计算点云
协方差矩阵
目录一、概述1、算法概述2、主要函数二、代码示例三、结果展示四、参数解析输入参数输出参数五、参考链接本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。一、概述
点云侠
·
2023-08-28 04:09
matlab点云工具箱
matlab
矩阵
开发语言
线性代数
计量经济学stata实例
reglnwsexprtwnuresmsarna自由度k包括常数项p值过大,解释变量有问题,没有解释力结果1R^2表示有多少因变量可用自变量解释_cons表示常数项最后两列为置信区间统计上的显著性,经济上的显著性vce得到回归系数的
协方差矩阵
每天都要努力的小晶晶
·
2023-08-28 04:16
EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用
参考:《统计学习方法》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型:其中d为数据的维度,为均值,为
协方差矩阵
。
韩明宇
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2023-08-27 15:38
机器学习
AMOS常见错误提示
Thesamplemomentmatrixisnotpositivedefinite.Itcouldfailtobepositivedefiniteforanyofthefollowingreasons:样本
协方差矩阵
是非正定矩阵
双白鹄
·
2023-08-22 16:23
协方差和
协方差矩阵
均值与方差均值:方差:均值、方差和标准差可用于描述数据的集中趋势和离散程度。协方差方差一般用来描述一维数据,而实际上我们接触的数据集大多是多维的。此时可以用协方差来度量两个随机变量之间的关系。参照方差的定义:度量两个随机变量关系的协方差可以这样定义:两个随机变量越线性相关,协方差越大,完全线性无关,协方差为零。相关系数由于随机变量的取值范围不同,两个协方差不具备可比性。如是三个不同的随机变量,想要
RossH
·
2023-08-22 10:38
协方差矩阵
简介(Covariance Matrix)
协方差矩阵
定义首先我们要明白,协方差实际是在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差,当然方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同情况。
可即
·
2023-08-19 08:59
资料
矩阵
概率论
机器学习
主成分分析(PCA)-Python代码
2)计算向量X的
协方差矩阵
,自由度可以选择0或者1。3)计算
协方差矩阵
的特征值和特征向量。4)选取最大的k个特征值及其特征向量。5)用X与特征向量相乘。
晗儿~sir
·
2023-08-14 13:30
python
机器学习
人工智能
释放马氏距离的力量:用 Python 探索多元数据分析
它是基于样本
协方差矩阵
的函数,用于评估两个向量之间的相似程度。MahalanobisDistance考虑了数据集中各个特征之间的协方差,因此比欧氏距离更适合用于涉及多个特征的数据集。
无水先生
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2023-08-13 17:38
模式识别
人工智能
大数据
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。
时光碎了天
·
2023-08-10 17:18
机器学习
特征值和特征向量(整理)
三、特征值和特征向量的应用实例1、主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)(1)方差、协方差、相关系数、
协方差矩阵
方差:协方差:,,**方差是衡量单变量的离散程度,协方差是衡量两个变量的相关程度
weixin_38168760
·
2023-08-06 00:54
人工智能
主成分分析(PCA)中的特征值与特征向量,特征值是不是数据在特征向量方向上的方差
1.PCA的计算步骤(1)求
协方差矩阵
(2)求
协方差矩阵
的特征值和特征向量(3)选取前K个特征向量使得贡献率达到85%以上(4)获得降维后的数据2.数据在特征向量方向上可以获得最大的方差,可以了解成在该方向上数据的区分度最高
不解不惑
·
2023-08-06 00:53
关于特征值、特征向量、协方差的介绍
2、对称阵的重要性:
协方差矩阵
、二次型矩阵等都是对称阵,Am∗n也可以通过令C=AT∗A来得到对称阵,此时A的特征向量等于C的特征向量,A的特征值矩阵为C的特征值矩阵的平方根。
糖甜甜甜74
·
2023-08-06 00:18
数学基础
主成分分析PCA算法
PrincipalComponentsAnalysis这个
协方差矩阵
是一个nXn的,且是对称矩阵,就会有n个特征值λ和特征向量v,每个特征向量也是n维的。第一行特征向量v对应特征值λ1。
我行我素,向往自由
·
2023-08-05 03:30
EEG
主成分分析
PCA
PCA降维算法
PCA是降维的算法,等同于变换矩阵为
协方差矩阵
时的K-L变换,其妙处不次于图像压缩编码中的DCT变换。在人脸识别等应用中,PCA用于降维,带来的好处是维度减少,从而减少计算量。
qiuchangyong
·
2023-08-04 15:50
算法及人工智能
代码/脚本/命令行/可执行文件
主成分分析
主成分分析相关概念方差协方差
协方差矩阵
特征值和特征向量主成分分析数据降维主成分分析原理主成分分析过程sklearn库中的PCA主成分分析实现案例相关概念方差方差是一个用来衡量一组数据离散程度的统计量,它是各样本与样本均值的差的平方和的平均值
写进メ诗的结尾。
·
2023-08-01 12:33
机器学习
机器学习
算法
计算机视觉
深度学习
数据降维
2.3.1 条件高斯分布
这样我们令为的前个分量,为的后个分量,有同样均值向量为
协方差矩阵
为在这引入精度矩阵,精度矩阵是协方差的逆矩阵
golfgang
·
2023-07-28 21:35
Principle Component Analysis
,xn},需降到k维①去中心化(去均值,即每个特征减去各自的均值)②计算
协方差矩阵
1/nX*X^T(1/n不影响特征向量)③用特征值分解方法/SVD奇异值分解求解②
协方差矩阵
的特征值与特征向量④对特征值从大到小排序
-小透明-
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2023-07-20 13:30
AI知识问答
人工智能
卡尔曼滤波(三)(最优化递归数字处理算法)
卡尔曼增益的推导(0)视频推荐和前言【卡尔曼滤波器】3_卡尔曼增益超详细数学推导~全网最完整_哔哩哔哩_bilibili
协方差矩阵
都是对称矩阵,求逆也是对称矩阵,并且它很可能是对角阵,也就是除了对角线以外其他元素都是
十年前的树
·
2023-07-19 13:10
数字处理算法
算法
人工智能
卡尔曼滤波(四)(最优化数字处理算法)
一、先验误差的
协方差矩阵
求解引入过程噪音,计算得到的状态变量:X(k)=A2*X(k-1)+B2*U(k)+W(k-1)引入测量噪音后,测量得到的状态变量:Z(k)=H*X(k)+V(k)对于X(k)的理解
十年前的树
·
2023-07-19 13:10
数字处理算法
算法
人工智能
python
PCA与SVD
PCA流程:当数据维度大时,构建
协方差矩阵
并求其特征值、特征向量会导致计算量大。所以可以利用SVD求解。PCA算法的优化目标就是:①降维后同一维度的方差最大。②不同维度之间的相关性为0。
我真不会写代码
·
2023-07-19 11:40
机器学习
人工智能
PCA算法及相关资料
《机器学习实战》第13章2.特征向量和特征值3.PCA要对数据进行预处理的原因4.协方差与
协方差矩阵
matrices
·
2023-07-18 21:16
两行代码实现
协方差矩阵
话不多说直接上式子,c是一个n维的随机变量。方差求的时候用的无偏估计python实现:importnumpyasnp#x=np.random.rand(2,4)x=np.array([[0,-1],[1,1],[2,2],[3,3]]).T#自己编写的函数mean=np.mean(x,axis=1,keepdims=True)ccc=np.dot((x-mean),(x-mean).T)/(x.s
悟器大叔
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2023-07-18 21:26
matlab主成分分析算法在人脸识别的具体应用
具体来说,PCA算法通过计算数据的
协方差矩阵
,然后对协方差
weishaoonly
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2023-07-17 06:24
matlab
算法
开发语言
【数据降维与聚类】 之 主成分分析(PCA)及可视化 “全网最详细!!”教程
在代数上,它是将原随机向量的
协方差矩阵
变换成对角形针;在几何上,它是一个线性变换,把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(第
A叫我生信媛
·
2023-07-13 19:22
状态估计器
文章目录@[toc]1.状态空间模型1.1.连续状态空间模型1.2.离散状态空间模型2.矩阵微积分3.二次规划4.概率论4.1.期望与方差4.2.独立事件4.3.向量随机变量4.4.噪声与
协方差矩阵
4.5
小电动车
·
2023-06-23 11:45
机器人
嵌入式硬件
python量化策略——大类资产配置模型(最小方差模型)
#其中XXX表示资产配置权重向量,Σ\SigmaΣ表示各个资产间的
协方差矩阵
,我们将选取三个大类资产进行配置,分别是:
小李、不姓李
·
2023-06-22 08:53
python量化
【特征检测器】检测器
Shi-Tomasi检测器通过计算特征点处的
协方差矩阵
并对其进行特征值分解,从而得到每个特征点的角点响应函数。Shi-Tomasi检测器可以
guoqiangsunshine
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2023-06-21 18:02
SLAM
计算机视觉
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)原理全面解析与应用
目录1.PCA算法概述2.数据预处理3.
协方差矩阵
计算4.特征值与特征向量5.选择主成分6.数据投影7.PCA的优缺点8.PCA算法应用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,
旧言.
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2023-06-21 06:29
机器学习
python
人工智能
python类似图片查找_利用OpenCV和Python实现查找图片差异
MeanSquaredError,MSE)下面的一些表使用OpenCV和Python查找图片差异flyfish方法1均方误差的算法(MeanSquaredError,MSE)下面的一些表达与《TensorFlow-
协方差矩阵
weixin_39526741
·
2023-06-19 15:37
python类似图片查找
【EKF】卡尔曼滤波的一维应用实例
使用一个温度测量的实例来说明,系统的状态方程为:X(k)=A*X(k-1)+B*u(k-1)+w(k-1)Z(k)=H*X(k)+v(k)其中w为过程噪声,方差为Q,v为测量噪声,方差为R对一维系统来说,
协方差矩阵
龙猫略略略
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2023-06-19 14:27
EKF
matlab
算法
EKF
卡尔曼滤波
【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波(Matlab代码实现)
作为估计前提和鲁棒性的度量,
协方差矩阵
对角线(与系统变化相关)时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计,另一个
然哥依旧
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2023-06-18 14:13
状态估计
matlab
数学建模
开发语言
PCA算法
文章目录1.数据降维2.PCA原理2.1基变换2.2方差2.3协方差2.4
协方差矩阵
2.5
协方差矩阵
对角化3.PCA算法流程4.PCA算法的特点5.PCA算法的Python应用6.源码仓库地址1.数据降维在许多领域的研究与应用中
crossoverpptx
·
2023-06-17 15:37
机器学习
算法
人工智能
python
机器学习
【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波(Matlab代码实现)
作为估计前提和鲁棒性的度量,
协方差矩阵
对角线(与系统变化相关)时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计,另一个
紫极星光
·
2023-06-16 22:45
状态估计
matlab
数学建模
开发语言
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列
在多元波动率估计中,最简单的方法是使用历史
协方差矩阵
。但这太简单了,我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。它可
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2023-06-16 14:14
数据挖掘深度学习人工智能算法
Python3数据分析与挖掘建模(16)特征降维与特征衍生
下面是特征降维的一般步骤:(1)求特征
协方差矩阵
:对原始数据进行预处理,计算特征之间的
协方差矩阵
。
协方差矩阵
描述了特征之间的线性关系。
鮀城小帅
·
2023-06-15 23:07
python
数据分析
python
机器学习
特征变换
特征降维
【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波(Matlab代码实现)
作为估计前提和鲁棒性的度量,
协方差矩阵
对角线(与系统变化相关)时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计,另一个
数学建模与科研
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2023-06-15 00:36
状态估计
matlab
数学建模
开发语言
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件
协方差矩阵
、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。
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2023-06-14 23:05
数据挖掘深度学习机器学习算法
量化投资 现代投资组合理论(MPT)
TR=[R_1,\,\cdots,\,R_j]^TR=[R1,⋯,Rj]T,无风险利率为RfR^fRf;令μ∈RJ\mu\in\mathbb{R}^Jμ∈RJ为期望收益率,Σ\SigmaΣ为期望收益率的
协方差矩阵
Air浩瀚
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2023-06-13 23:14
#
Quant
算法
线性代数
金融
数学建模
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件
协方差矩阵
、波动率的模型均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。
·
2023-06-12 22:13
数据挖掘深度学习
《横向联邦学习中 PCA差分隐私数据发布算法》论文算法原理笔记
提出本地噪声均分方案,将均分噪声加在本地
协方差矩阵
上。一方面,保护本地
superY25
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2023-06-11 22:57
人工智能
差分隐私
横向联邦PCA
联邦学习
多维高斯分布
多维高斯分布1.概率密度函数x为变量,均值与
协方差矩阵
为参数重点在于指数部分指数部分,可以看作,二者之间得马氏距离马氏距离两点间的马氏距离2.特征值分解对
协方差矩阵
进行特征值分解,可以得到特殊情况,p=
甚也不会
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2023-06-07 10:11
python数据分析
风格迁移学习笔记
目录专有词解释:Gram矩阵:
协方差矩阵
:卷积:中心化与标准化:L-BFGS:图像先验+图像处理正则化:专有词解释:Gram矩阵:https://cloud.tencent.com/developer/
深夜的潜水艇
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2023-04-21 13:00
毕业毕业!!
笔记
基于耳部脑电的语音想象脑机接口系统
EEG
协方差矩阵
的黎曼切线空间投影被用作多层极限学习机分类器的输入特征。10名受试者参与了一项为期三天的六次
振翅雄鹰
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2023-04-18 01:37
人工智能
计算机视觉
机器学习
基于PCA方法的人脸识别(Python)
目录1.PCA简介2.照片要求3.创建训练人脸库的特征脸空间3.1:创建所有训练样本组成的M×N矩阵3.2:计算训练样本的平均值矩阵3.3:去除平均值,得到规格化后的训练样本矩阵3.4:计算
协方差矩阵
3.5
划水yi术家
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2023-04-16 16:23
python机器视觉
python
人脸识别
pca降维
opencv
numpy
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