协方差矩第56页

《R语言实战》读书笔记第七章--基本统计分析

主要内容有描述性统计分析、频数表和列联表、相关系数和协方差、t检验、非参数统计。7.1描述性统计分析7.1.1方法云集书上说，R中的描述性统计量函数“多的尴尬”。

weixin_34208185·2023-01-11 16:27

0基础看-最大似然函数，原理，基本概念，例子

其中这个参数可以是对应数据分布类型的均值、方差、协方差，也可以是系数向量。最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，

linweieran·2023-01-11 15:53

matlab安装c盘吗,matlab的安装步骤(附winC盘“用户”文件夹下账户名的更改方法).doc...

matlab的安装步骤(附winC盘“用户”文件夹下账户名的更改方法)MATLAB2010的下载和安装MATLABR2010a下载地址：ed2k://|file|[矩陣實驗室].Mathworks.Matlab.R2010a.ISO-TBE.iso

未眠-1031·2023-01-11 14:11

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

numpy中关于reshape的初步认识

比如，(3,4)是改为3*4矩

可莉害了呢·2023-01-11 10:26

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·2023-01-11 09:23

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·2023-01-11 08:45

矩池云上 git clone --recursive 出错，怎么解决

在矩池云

机器学习是魔鬼·2023-01-10 20:29

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·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-120·2023-01-10 08:06

batch normlization随记

1，它一定程度上抑制了梯度“不活跃”区间，因为神经网络内部发生了协方差偏移。2，防止过拟合，《一个样本只与minibatch中其他样本有相互关系；对于同一个训练样本，网络的输出会发生变化。

CV_er·2023-01-10 07:09

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·2023-01-09 17:04

boykang·2023-01-09 17:34

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

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·2023-01-09 16:33

期望、方差、协方差和矩

离散型随机变量所有可能取值的一个加权平均E[X]=∑x:p(x)>0xp(x)连续型随机变量E[X]=∫∞−∞xf(x)dx方差VarX与其期望的差的平方的期望Var(X)=E[(X−μ)2]=E[X2]−(E[X])2协方差

Paul_Joo·2023-01-09 16:33

Adam Algorithm & First-order moment, Second moment

1.一阶矩估计和二阶矩估计我们首先先明确一下，什么是一阶矩和二阶矩。1.1一阶矩一阶矩就是期望值，换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解，连续的可以类比一下)。

Le0v1n·2023-01-09 16:31

什么是一阶矩和二阶矩？

期望的公式扩展一阶矩就是期望值，换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解，连续的可以类比一下)。

weixin_30470857·2023-01-09 16:29

零阶矩、一阶矩、二阶矩…

《零阶矩、一阶矩、二阶矩…》数学中矩的概念来自物理学。在物理学中，矩是表示距离和物理量乘积的物理量，表征物体的空间分布。

Mr.RottenPeach·2023-01-09 16:28

为什么样本的方差和样本的二阶中心矩并不一样

问题引入：很多同学会很奇怪一个问题，那就是为什么样本的二阶中心矩m2=1n∑i=1n(Xi−X‾)2m_2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})^2m2

偶尔范特西·2023-01-09 16:57

概率论与数理统计-中心矩与原点矩component

定义原点矩：以原点为中心E(Xk)E(X^k)E(Xk)，所以期望EX其实就是一阶原点矩。中心矩：以EX为中心，一阶中心矩=0，二阶中心矩=方差DX。

欣承清夜娱·2023-01-09 16:26

一阶矩、二阶矩含义

矩有一阶矩、二阶矩、以后统称高阶矩，最常用的有一阶和二阶矩。一阶矩又叫静矩，是对函数与自变量的积xf(x)的积分(连续函数)或求和(离散函数)。

hitzhang·2023-01-09 16:26

期望值、均值（一阶矩）、方差（二阶中心距）、标准差

期望值也被称为期望，均值或一阶矩。期望值可以计算为单个离散变量、单个连续变量、多个离散变量和多个连续变量。期望值的一个例子：美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。

Uncertainty!!·2023-01-09 16:56

matlab 计算灰度图像的一阶矩、二阶矩、三阶矩

一阶矩，定义了每个颜色分量的平均强度二阶矩，反映待测区域颜色方差，即不均匀性三阶矩，定义了颜色分量的偏斜度，即颜色的不对称性closeall;clearall;clc;J=imread('lena.jpg

Ibelievesunshine·2023-01-09 16:56

prc曲线 sklearn_机器学习实战教程（十二）：线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测...

很显然，此时我们不能再使用上文的方法进行计算了，因为矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩

weixin_39902545·2023-01-09 15:40

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

传统图像特征描述及提取方法

图像特征分为两大类:自然特征：图像本身都具有内在的图像特征（如图像的大小、颜色、轮廓、边缘、纹理等）人为特征：便于对图像进行分析和处理，后期挖掘出来的人人定的图像特征，（如灰度直方图、矩特征、熵等）图像的特征提取

big_matster·2023-01-09 09:59

【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

RS—|遥感数字图像处理编程练习（python）

目录一：模拟计算图像直方图和累计直方图二：计算图像的均值、标准差、相关系数和协方差三：利用模板进行卷积运算四：获取彩色图像的直方图五：图像直方图均衡化一：模拟计算图像直方图和累计直方图①调用的python

蔺WIT·2023-01-08 14:49

【NCC】之三：FFT（DFT）加速协方差的计算

FFT加速计算两个图的协方差文章目录FFT加速计算两个图的协方差1.傅里叶变换和卷积1.1卷积定理1.2空域卷积和频域乘积的复杂度2.opencv中的DFT3.FFT用于NCC4.测试结果部分代码1.傅里叶变换和卷积

1037号森林里一段干木头·2023-01-08 06:29

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·2023-01-08 02:16

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

r语言删除csv中na行_R 利用 limma 包作简单的差异基因分析

读入获取的表达值矩

遗传密码·2023-01-07 13:50

编码器和解码器的概念理解

虽然解码的时候需要额外的计算，但相比起来，小矩

arthur503·2023-01-07 12:48

格兰杰因果检验准备-平稳性检验-Eviews

概念平稳性：时间序列的平稳性通常是指弱平稳，就是时间序列yt的期望值、方差以及协方差均值不随时间t的变化而变化。

一天的大太阳·2023-01-07 11:25

C#，图像二值化（16）——全局阈值的力矩保持算法（Moment-proserving Thresholding）及其源代码

1、力矩保持法提出了一种基于矩保持原理的自动阈值选择方法。以这样的方式确定地计算阈值，即在输出画面中保留输入画面的时刻。实验结果表明，该方法可以将给定的图像阈值化为有意义的灰度级。

深度混淆·2023-01-07 10:57

005.宋浩老师《线性代数》笔记（第四章线性方程组）

4.2有解的判定系数矩阵和增广矩阵唯一解：系数矩

Bili_ice_cube·2023-01-06 18:55

Ardupilot EKF3核心算法《气压计，GPS更新融合》

的观测方程中的H矩阵2.3计算卡尔曼增益2.2得到GPS的测量数据2.3得到GPS的观测噪声数据2.4得到新息信息2.4.1获取垂直方向上的速度和高度新息2.4.2获取水平方向上的速度和位置新息2.5更新协方差

魔城烟雨·2023-01-06 17:56

ardupilot ekf故障检测代码学习

目录文章目录目录0.简介1.坐标系1.地心惯性坐标系2.地球坐标系3.地理坐标系4.导航坐标系5.机体坐标系2.核心代码ekf_check()1.获取原点位置2.判断是否满足触发条件3.比较罗盘和速度的协方差与

魔城烟雨·2023-01-06 17:26

数据分析--pandas 处理结构化数据

SeriesDataFrameDataFrame对象的访问基于pandas的index对象访问操作pandas的index对象索引的不同访问方式调用方式调用方式间的区别特殊参数类型数学统计和计算工具统计函数，协方差

小鱼干儿♛·2023-01-06 13:44

数据挖掘之水质分析（决策树分类）

1.数据提取1.1思路从训练图像集中的水质样本采集出：RGB三通管道的一、二、三阶颜色矩信息并写入文件：如下图b*9的数据矩阵1.2重要函数文件夹读取：dir=os.listdir(imgpath)forfilenameindir

奥利奥利奥利奥·2023-01-06 11:15

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤预处理算法滤波图像增强图像分割预处理算法结果：构成训练样本和测试样本特征提取形状进行归一化处理提取各阶矩特征值特征值进行归一化处理训练SVM得参数设计电气设备的分类器图像识别提取待识别的电气设备图像的特征向量与模板库中样本进行匹配采用投票法对待识别的电气设备进行分类图像识别算法结果

practiceandstudy·2023-01-06 09:38

时间序列预测

**2.平稳性的判断标准**均值（与t无关）、方差（与t无关）、协方差（只与时间间隔有关）。

teacher_ma_·2023-01-06 07:46

概率论||期末考试复习手写笔记-第五六七章（知识点+例题）第五章常用统计分布第六章参数估计第七章假设检验

第五章常用统计分布考点一：常用统计量考点二：三大统计分布考点三：抽样分布（单正态总体+双正态总体）第六章参数估计考点一：估计量的评价标准（无偏性+有效性+相合性）考点二：点估计的常用方法（矩估计法+极大似然估计法

毛姝垚·2023-01-05 19:02

【概率论】期末复习笔记：参数估计

参数估计目录一、点估计1.估计量的概念2.估计量的求法矩估计法最大似然估计法二、估计量的评选标准1.无偏性2.有效性3.相合性总结三、区间估计1.双侧区间估计2.单侧区间估计四、正态总体参数的区间估计σ2

seh_sjlj·2023-01-05 19:57

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。

·2023-01-05 16:20

车牌识别-字符识别(HOG+SVM)

§字符特征主要有以下几种：-区域特征，纹理特征，结构特征(几何不变矩、骨

BACKKOM_D·2023-01-05 14:44

内生性问题—工具变量法

2.1遗漏变量偏差2.2联立方程偏差2.3解释变量测量误差2.4选择偏差2.5双向因果关系2.6模型设定偏误2.7动态面板偏差3工具变量3.1工具变量的思想3.2两阶段最小二乘法3.3Wald估计量4矩估计

泥壶映雪·2023-01-05 12:17

【中级计量经济学】Lecture 10 内生性和工具变量法

文章目录Lecture10内生性和工具变量法10.1内生性问题内生性的产生原因内生性的后果10.2内生性问题的处理寻找代理变量（IQ）工具变量法（IV）估计工具变量的选取工具变量矩估计（GMM）两阶段最小二乘法

一圈YQ·2023-01-05 12:40

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

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