协方差第11页

LDA 线性判别分析

LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析：将需要分类的点投影到一条线上（投影公式：向量点积），使得两类中心点间的距离大，每类的方差小，可以使用拉格朗日乘子法求出显式最优解，w=(-)其中是协方差矩阵的和

Yuyao_b2c0·2023-02-01 19:43

用python代码验证特征值、特征向量分解和奇异值分解

协方差矩阵是对称方阵，其每个维度的数据量就是特征数。这也是为什么协方差矩阵可以进行特征值、特征向量分解的原因。PCA降维的原理就是对协方差进行特征值，特征向量分解，找到重

python_xiaofeng·2023-02-01 18:49

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

【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

诗雨时·2023-02-01 09:37

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

归一化

归一化其实就是把数据scale缩小到一定范围内，就像概率中相关系数是协方差的归一化结果。对定性型特征采用one-hot，对定量型特征采用归一化。最终结果使所有特征值均保持在-1~1或0~1间。

专注吃喝五十年·2023-01-31 19:18

【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

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

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

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

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

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

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

协方差公式性质证明过程_高斯过程原理、可视化及代码实现

本文作者：王桂波原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75589452高斯过程GaussianProcesses是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归GaussianProcessRegression基本原理、超参优化、高

weixin_39631467·2023-01-29 09:32

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

如何用Python计算股票的Beta系数

预备所以计算两个序列的协方差，np.cov()得到的是一个2x2的矩阵。而第一行第二列的那个数值才是我们要求的值。

时间里的河·2023-01-29 07:36

时间序列的平稳化

目录1.方法工具1.1推移算子1.2差分运算2.平稳时间序列2.1概念2.2平稳序列的自协方差函数2.3样本均值和样本自协方差函数2.4白噪声3.时间序列的平稳性检验4.时间序列的分解4.1趋势项和季节项的分离

Rich Sniper·2023-01-29 04:50

yolo+deepsort学习笔记

总述级联匹配中的匈牙利算法的距离计算使用的是轨迹的协方差、均值和检测目标的框坐标进行位置矩阵计算，得到位置损失。

木彳·2023-01-27 16:06

聚类算法综述

目前的心得是聚类算法的性能最重要的是如何衡量相似性相似性度量方式闵科夫斯基距离当p=1时，为曼哈顿距离，p=2时，为欧式距离，时，为切比雪夫距离马氏距离(协方差距离)其中为x的均值，为x的协方差阵，此类方法考虑了各种特性的相似性

长安逸魂·2023-01-27 14:56

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

matlab中一些数据处理评价指标

分三种，spearman,pearson,kendall公式：解释：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘积。协方差：两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。

python_DONG·2023-01-26 15:27

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

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·2023-01-24 10:33

A review of unsupervised feature selection methods-无监督特征选择方法综述（三）

顾名思义，前者包括使用统计和/或信息论度量（如方差-协方差、线性相关、熵、互信息等）执行选择的UFS方法。

aab11235·2023-01-22 07:22

曲线相似度比较

总之，如果你去搜索“曲线相似度”应该会得到很多的答案，并且那些答案是比较专业、严谨的：A01：协方差，但我不怎么理解；A02：两个曲线作差，对某区间求积分，其结果越接近0越相似；A03：计算曲线的长度，

飞机火车巴雷特·2023-01-21 19:35

Python数据分析入门--pandas基础学习笔记

pandas基本功能2.1重建索引2.2轴向上删除条目2.3索引切片和选择2.4运算方法和数据对齐2.5函数应用和映射2.6数据排序和排名3.pandas的统计与计算3.1常用的统计方法3.2相关性和协方差

szu_ljm·2023-01-21 10:00

opencv学习记录2-Kalman滤波

得到比较精准的状态估计缺点：需要做无穷积分，大多数情况下没有解析解卡尔曼滤波是它的改进版）实例利用opencv自带的kalmanfilter类实现对鼠标轨迹的跟踪步骤卡尔曼滤波器算法分为两个阶段：预测：使用由当前点计算的协方差来估计目标的新位置更新

MobooV·2023-01-20 20:47

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

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

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

拟合线性回归模型_R

它可用于进行回归，方差的单层分析和协方差分析lm(formula,data,subset,weights,na.action,method="qr",model=TRUE,x=FALSE,y=FALSE

Monique_Wu·2023-01-19 18:06

深度学习之概率论总结

7.13σ原则7.2标准正太分布7.3混合高斯分布7.4中心极限定理7.5高斯分布密度曲线7.6指数分布密度曲线八、事件独立性九、时间的互斥性十、贝叶斯定理十一、朴素贝叶斯十二、深度学习的贝叶斯模型十三、协方差

雨落的太敷衍..·2023-01-19 08:14

简单线性回归截距假设检验_例解回归分析笔记（1-4章）

头号电影院懂小姐·2023-01-18 22:47

【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

机器学习的几个公式

均值向量的模欧式距离余弦相似度方差协方差相关系数将公式之前，先把numpy和数据引入下。示例是以sklearn.datasets中鸢尾花数据做示例。#加载numpy和数据impo

话梅呀·2023-01-18 08:03

果冻胶·2023-01-17 09:34

机器学习数学基础（二）：概率论与统计量、大数定律、似然估计

概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid/logistic函数统计量期望/方差/协方差

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2023-01-15 18:40

南妮儿·2023-01-15 11:39

python correlation_相关性系数介绍+python代码实现 correlation analysis

weixin_39956612·2023-01-14 17:19

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·2023-01-14 10:30

python实现因子分析(FA)

我不爱机器学习·2023-01-14 10:30

Pearson相关系数和Spearman相关系数的区别

S_AGZX·2023-01-14 08:44

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·2023-01-14 07:09

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

商务统计分析（第3章数据描述）

离散程度1.全距/极差2.方差、标准差3.变异系数4.Z值5.分布形状1.3总体数据的数值型描述度量1.经验法则(适用于数据对称)2.切比雪夫法则(适用于不对称的数据)1.4描述两个变量之间的关系的度量1.协方差

语译分西·2023-01-13 23:47

数据分析面试统计问题整理

Schnappi_z·2023-01-13 23:17

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