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协方差矩阵
因子分析学习笔记
一简介学习课程链接:第七章:7.1因子分析简介_哔哩哔哩_bilibili因子分析是通过研究多个变量间相关矩阵(或
协方差矩阵
)的内部依赖关系,找出能综合所有变量主要信息的少数几个随机变量,这几个随机变量不能直接测量
生信研究猿
·
2023-02-01 11:25
机器学习
学习
【DL】4个问题的思考与解决
协方差矩阵
3.如何根据模型选择激活函数?4.别人论文中学习率一般是怎么设置的?对这个文章中问题的思考,点击跳转1.改变数据集的依据是什么?
Tialyg
·
2023-02-01 11:42
笔记
机器学习
线性代数
矩阵
深度学习
matlab的协方差计算函数cov
在进行模式识别样本特征提取的时候,我们经常会用到
协方差矩阵
,它可以反映不同维度间的相关性。一般来说,NxM的一个样本矩阵(其中N是特征维数,M是样本个数),其
协方差矩阵
应该是一个NxN的实对称矩阵。
Diana_JiaRan
·
2023-02-01 09:05
matlab
【知识学习】马氏距离 Mahalanobis Distance
目录1.协方差的意义2.马氏距离2.1概述2.2公式2.3实际意义2.4局限性2.4.1
协方差矩阵
必须满秩【不平衡数据少数类一般都不是】2.4.2不能处理非线性流形(manifold)的问题【线性流形和非线性流形
qq_44122600
·
2023-01-31 13:34
Knowledge
learning
数据挖掘
机器学习
人工智能
模式识别与机器学习(三)——高斯分布基础
显然高斯分布满足概率的以下两个性质:高斯分布的期望为高斯分布的二阶矩为方差为设是维的向量,则其对应的多元高斯分布的概率密度函数为:其中是维的均值向量,是的
协方差矩阵
,表示的行列式。
Ice_spring
·
2023-01-31 12:00
python分片实现矩阵下采样_使用Python实现正态分布、正态分布采样
而
协方差矩阵
在多维上形式较多。
协方差矩阵
一般来说,
协方差矩阵
有三种形式,分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例:为了方便展示不同
协方差矩阵
的效果,我们以二维为例。
Huigr王
·
2023-01-31 11:06
python分片实现矩阵下采样
深入浅出卡尔曼滤波器算法
卡尔曼滤波器的学习笔记数据处理的常用方式数据融合卡尔曼滤波器公式推导
协方差矩阵
推导总结数据处理的常用方式在讨论卡尔曼滤波器的思想之前,先从大多数人熟悉的环节开始讲起。
五年工龄毕业生
·
2023-01-30 11:47
线性代数
算法
算法
机器学习
人工智能
线性代数
概率论
OpenCV矩阵之一平均值、方差、协方差、特征向量
注意,
协方差矩阵
是一个对称矩阵,在计算机
阿法哥哥
·
2023-01-30 08:37
Opencv
数据结构与算法
OpenCV
协方差
机器学习----数据准备&特征工程(2)
但是避免了过拟合的现象可以增加样本个数常用的降维的方法1.1PCA解释及计算步骤通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中表示,使得方差最大,适用较少的数据维度,尽量保留住较多的数据步骤1,各个数据集减去各数据的均值2求特征变量的
协方差矩阵
sakura小樱
·
2023-01-29 16:46
机器学习
人工智能
数据处理
生成模型(Generative Model)
共用
协方差矩阵
后,边界形状发生变化。(3)分类P(A|B),读作“在B的条件下A的概率”。
大黑山小马哥
·
2023-01-29 11:43
机器学习
高斯分布和马氏距离
给定随机变量x_i(i=1,...,N)构成的矢量X,它的均值是\barX=E(X),而\DeltaX=X-\barX,其
协方差矩阵
\Sigma=E(\DeltaX\DeltaX^T)可知,矩阵\Sigma
看风景的人_21744
·
2023-01-29 10:38
车流量统计(2)
1.初始化状态量是一个七维向量:得到了状态转移矩阵F量测矩阵H是一个4*7矩阵将观测值和状态变量相对应协方差参数根据经验值设定:包含两个噪声测量噪声和激励噪声,两个
协方差矩阵
。
闲看庭前梦落花
·
2023-01-29 08:58
计算机视觉
python
概率论
矩阵
机器学习&sklearn笔记:LDA(线性判别分析)
1介绍1.有监督的降维2.投影后类内方差最小,类间方差最大2推导我们记最佳的投影向量为w,那么一个样例x到方向向量w上的投影可以表示为:给定数据集令分别表示第i类的样本个数、样本集合、均值向量和
协方差矩阵
UQI-LIUWJ
·
2023-01-27 13:35
机器学习
人工智能
python
机器学习 PCA(Principal Component Analysis)主成分分析
在讨论PCA之前,先说一说什么是
协方差矩阵
:设是一组数据,每一个数据是有p个特征值列向量,则数据是一个的矩阵。
猫猫虫(——)
·
2023-01-24 11:51
机器学习
数学
主成分分析
机器学习
降维技术
Open3D (C++) 计算点云的归一化
协方差矩阵
和三维质心
目录一、算法原理1、计算公式3、主要函数4、函数源码二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、计算公式 计算给定点集的归一化3x3
协方差矩阵
和质心。归一化意味着矩阵中每一项都除以点云的有效个数。
点云侠
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2023-01-24 10:33
Open3D学习
c++
几何学
3d
计算机视觉
算法
机器学习实战第二课(PCA)
关于PCA的理论知识这里不作太多讲解,大致流程:(1)求数据的每一个维度的均值(2)数据去均值处理(3)构造
协方差矩阵
(4)求特征值和特征向量(5)取特征值较大的部分以及其对应的特征向量(6)将原始数据映射到新的空间具体实现
奔跑熊
·
2023-01-20 06:02
python
机器学习
PCA降维 小白实战初探
记录利用PCA主成分分析法对python自带的鸢尾花数据集进行降维的过程,没有直接的调用PCA库,而是用
协方差矩阵
一步一步算的,利于加深印象,方便以后复习~导库导数据#PCA降维鸢尾花实战importnumpyasnpimportpandasaspddf
上课不要摸鱼江
·
2023-01-20 05:29
机器学习
python
机器学习
数据分析
pca降维
我的PCA与KPCA学习笔记
PCA算法步骤(
协方差矩阵
)PCA算法步骤(SVD)选取前d’个主成分PCA的意义KPCA与PCA的区别KPCAKPCA.中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展。
流动的风与雪
·
2023-01-20 05:28
机器学习
PCA
KPCA
降维
机器学习之降维压缩数据
特征提取:将原始数据压缩为低纬度的5.1用主成分分析实现无监督降维5.1完成以下步骤:标准化数据构建
协方差矩阵
获取
协方差矩阵
特征值和特征向量以降序对特征值排序,从而对特征排序importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdf
热爱学习的小鲁同学
·
2023-01-20 05:56
python机器学习笔记
机器学习
python
【CS229笔记】
协方差矩阵
概念快速回顾
【CS229笔记】
协方差矩阵
概念快速回顾前言协方差是什么?
协方差矩阵
Σ∈Rn∗nΣ∈R^{n*n}Σ∈Rn∗n是个什么东西?
TKROOS8
·
2023-01-18 17:11
CS229学习记录
学习
矩阵
协方差,
协方差矩阵
,相关系数
对于一个随机变量的分布特征,可以用均值,方差,标准差来描述。对于两个随机变量,可以用协方差,和相关系数来描述两个随机变量的相互关系。注意在机器学习中一个向量为m*n,m表示样本个数,n表示特征个数,这里的随机变量表示的是每一列,而不是每一行。协方差协方差表示了两个随机变量线性相关的程度。样本协方差为什么要除以n-1,因为这样可以样本协方差才是总体协方差的无偏估计。相关系数importnumpyas
南妮儿
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2023-01-15 11:39
矩阵
人工智能
线性代数
主成分分析(PCA)原理及其python实现
主成分分析一、概述1.1问题提出1.2降维的作用二、主成分分析(PCA)主要思想三、相关数学知识四、PCA实现步骤4.1特征值分解矩阵4.2SVD分解
协方差矩阵
五、python程序实现5.1利用数学公式实现
阳云yy
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2023-01-14 10:30
python
机器学习
降维
python
人工智能
机器学习
PCA简单理解
原来是n维的特征,经过坐标变换之后,可认为是k维的特征,期间允许一些噪声的出现,也就是如果向量距离某轴的夹角过小,可认为是噪声导致的PCA求解过程:求各个特征的平均值,对所有样例减去对应特征的均值求
协方差矩阵
IdolPhint
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2023-01-14 07:09
数学建模
应用多元分析复习笔记
一个向量的分量全是随机变量,则称之为随机向量1.1多元分布的一些概念多元概率密度分布多项分布多元超几何分布多元概率密度函数边缘分布条件分布独立性1.2数字特征数学期望矩阵的每个元素都是随机变量称为随机矩阵
协方差矩阵
表示随机变量之间的线性联系程度
协方差矩阵
的判断方法
m0_46420374
·
2023-01-14 01:46
概率论
算法
机器学习
矩阵
人工智能
【Matlab数理统计知识点合集】新手入门第十三天
其他常见分布随机数2.概率密度函数2.1常见分布的密度函数作图2.2通用函数计算概率密度函数值2.3专用函数计算概率密度函数值3.随机变量的数字特征3.1平均值、中值3.2数学期望3.3协方差及相关系数3.4矩和
协方差矩阵
Luminous烁
·
2023-01-13 10:39
matlab编程
matlab
概率论
开发语言
迁移学习——A Tutorial on Principal Component Analysis
ATutorialonPrincipalComponentAnalysis》学习arXiv文章目录摘要一、介绍二、动机:一个玩具例子三、框架:改变基础3.1一个原始的基础3.2基底3.3剩余的问题四、方差和目标4.1噪声和旋转4.2冗余4.3
协方差矩阵
orokok
·
2023-01-12 12:37
迁移学习
人工智能
机器学习
因子分析原理及实现
程序实现因子分析模型主成分分析在降维中主要是对原始变量进行线性组合,如Y=AX,X∈Rn×p\textbfY=\textbf{AX},X\in\mathbfR^{n\timesp}Y=AX,X∈Rn×p首先对原始数据进行标准化后取
协方差矩阵
所得的
菜菜编程
·
2023-01-12 09:25
python
机器学习
数学建模--主成分分析
1.矩阵标准化2.计算标准化样本的
协方差矩阵
3.计算R的特征值和特征向量,eig4.单个,累加贡献5.对应的特性向量作为系数和原来的指标进行线性组合。6.系数越大,影响越大。
nickkkkkkkkk
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2023-01-12 07:49
数学建模
Gram 矩阵性质及应用
其实对于一个XN⋅d(N个样本,d个属性)的样本矩阵而言,X⋅X′即为Gram矩阵;1.基本性质半正定(positivesemidefinite)2.应用如果v1,v2,…,vn分别是随机向量,则Gram矩阵是
协方差矩阵
weixin_30784501
·
2023-01-11 11:15
主成分分析 - 示例代码
其原理是对特征的
协方差矩阵
进行研究。
协方差矩阵
可以类比一维的协方差来理解,方差的值对应矩阵中的这一维的特征值。因此找出最大的协方差,就说明这两个维度的差别越大,也就说明其携带的信息就更多。
Volavion
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2023-01-11 09:23
人工智能
python
人工智能
卡尔曼滤波原理公式详细推导过程[包括引出]
卡尔曼滤波在很多项目中都有用到,但是对于原理却很少有详细分析,而只是直接应用,在看完b站up主DR_CAN视频推导后自行推导一遍和查看其他资料后进行总结,将从最初的递归算法,利用数据融合,
协方差矩阵
,状态空间方程等基础推导
电子张sir
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2023-01-11 08:45
软件
算法
matlab里面有关的函数(杂)
一:gmdistribution.fit()函数:GMM高斯混合模型中,我们除了数据的信息,对数据的分类一无所知,因此,在运算时我们不仅需要估算每个数据的分类,还要估算这些估算后数据分类的均值和
协方差矩阵
二姐不想去实验室
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2023-01-10 08:38
GMM_example(2)
若已知高斯混合模型的均值、
协方差矩阵
和权重系数,用函数gmdistribution可以生成一个高斯混合模型。
qq-120
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2023-01-10 08:06
机器学习
机器学习
GMM
fitgmdist
cluster\
MNF最小噪声分离变换
第一次变换(基于估计的噪声
协方差矩阵
)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化
salary_only_17k
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2023-01-09 17:04
图像算法/视频处理
MNF变换相关概念
MinimumNoiseFractionRotation,MNFRotation)1.适用于高光谱遥感数据2.用于判定图像数据的内在维数(即波段数)作用:分离数据中的噪声,减少之后计算的需求量本质:两次重叠的主成分变换第一次变换(基于估计的噪声
协方差矩阵
boykang
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2023-01-09 17:34
高光谱遥感
图像mnf正变换_最小噪声分离(MNF)
第一次变换(基于估计的噪声
协方差矩阵
)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据(Noise-whit
塞音菩光
·
2023-01-09 17:34
图像mnf正变换
机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、
协方差矩阵
期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩
协方差矩阵
期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[
BerMaker
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2023-01-09 16:33
机器学习
机器学习
怎么让envi中影像背景为0_eCogniton波段权重设置——基于ENVI的波段信息量计算
例如黄汀等(2018)通过波段间的
协方差矩阵
来判断各波段包含信息量的大小,利用波段间的相关矩阵来判断各波段间的相关性和信息的冗余度,将含有信息量最大且
帅小伙-路飞
·
2023-01-09 14:35
怎么让envi中影像背景为0
【概率与统计】---均方误差,方差,协方差,
协方差矩阵
一,均方误差个人理解:平均的平方的误差值,即,误差的平方的期望值(误差就是每个估计值与真实值的差);换句话说,也就是多个样本的时候,均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。二、方差个人理解:误差的平方;方差是描述随机变量的离散程度,是变量离期望值的距离。注意两者概念上稍有差别,当你的样本期望值就是真实值时,两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实
挪威的深林
·
2023-01-08 16:29
【数学知识】
矩阵
线性代数
概率论
吴恩达《机器学习》——PCA降维
PCA降维1.主成分分析1.1数据降维动机1.2PCA降维目标问题分析2.PCA数学原理分析2.1求
协方差矩阵
的碎碎念2.2PCA实现方法3.Python实现3.1进行人脸数据压缩数据集、源文件可以在Github
Ace2NoU
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2023-01-08 02:16
机器学习
人工智能
python
PCA
主成分分析
吴恩达
高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)
sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal),球面(spherical),平移(tied)和全
协方差矩阵
(fullcovariancematrices))
weixin_39950470
·
2023-01-08 00:39
高斯混合模型聚类
协方差矩阵
多元高斯分布
协方差矩阵
对于一维随机变量直接用方差即可衡量随机变量x与其期望E(x)的偏离程度,对于多维随机变量X,需要用一个矩阵来表示偏离程度,矩阵的对角线是每个维度自己的方差,对角线以外表示不同的维度之间的协方差
Lamar Davis
·
2023-01-05 11:18
数学
矩阵
线性代数
机器学习
每天五分钟机器学习:高斯分布模型和多元高斯分布模型的比较
多元高斯分布模型必须要保证
协方差矩阵
是可逆的。所以,样本数必须要远远大于样本的特征数,通过需要十倍的比例。另外,如果特征冗余的话,也有可能导致
协方差矩阵
是不可逆的。
幻风_huanfeng
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2023-01-05 11:40
每天五分钟玩转机器学习算法
人工智能
深度学习
每天五分钟机器学习:多元高斯分布中不同
协方差矩阵
的意义是什么
多元高斯分布多元高斯分布主要是通过
协方差矩阵
来影响模型的,我们下面来看一下不同的
协方差矩阵
造成的影响是什么样的?一二三四五如上五图所示,μ为中心点,Σ不同,我们可以发现:第一个
幻风_huanfeng
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2023-01-05 11:35
每天五分钟玩转机器学习算法
矩阵
人工智能
算法
线性代数
MATLAB实现PCA算法
PCA的过程是这样的,首先求出原始矩阵A(mxn)的
协方差矩阵
(mxm),然后对
协方差矩阵
求特征值。假设原始数据是n维,想要降到k维,则取前k个最大的特征值,将这k个特征值对应的特征向量
ZEERO~
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2023-01-05 08:45
MATLAB
机器学习
matlab
算法
矩阵
logistic模型预测人口python_基于logistic回归stats模型的概率预测置信区间
也就是说var(proba)=np.dot(np.dot(gradient.T,cov),gradient)其中gradient是模型系数预测概率导数的向量,cov是系数的
协方差矩阵
。
燭台
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2023-01-03 10:42
NormalEstimation法向量估计理论和代码---PCL源码笔记
因此估计表面法线的解决方案就变成了分析一个
协方差矩阵
的特征向量和特征值(或者PCA-主成分分析),这个
协方差矩阵
从查询点的近邻元素中创建。
Tianchao龙虾
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2023-01-03 08:51
技术笔记
机器学习
算法
python
统计信号处理基础 习题解答6-16
题目:在实现定理6.1描述的线性模型的BLUE中,我们可能不知道错误的使用了
协方差矩阵
而形成了估计,即:为了考察这种模型误差的影响,假定我们希望像例6.2那样估计A。
weixin_43270276
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2023-01-02 11:47
统计信号处理基础
习题解答
信号处理
统计信号处理基础 习题解答3-9
题目:我们在相关高斯噪声中观测到DC电平的两个样本:其中是零均值,其
协方差矩阵
为:参数是和的相关系数。计算A的CRLB,并且将它与为WGN(即)的情况进行比较。另外,解释当时会发生什么情况?
weixin_43270276
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2023-01-02 11:15
统计信号处理基础
习题解答
概率论
算法
机器学习
Fisher information解释和数学意义
费雪信息矩阵是可以用来计算最大似然估计量的
协方差矩阵
。此外,它还用在一些统计检验量(比如瓦尔德检验)的公式中。
写bug的程旭源
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2022-12-31 10:41
数学原理
机器学习
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