线性相关

【论文阅读】Deep Inferential Spatial-Temporal Network for Forecasting Air Pollution Concentrations

摘要：DeepInferentialSpatial-TemporalNetwork以解决空间和时间方面的非线性相关问题。
weiwanshu·2020-07-10 06:19

矩阵基础知识------秩+线性相关和线性无关

线性相关和线性无关：线性相关的意思就是若有一组向量，能有一组不全为0的常数，使得：，则表示，为[线性相关]的向量。反之，若要使成立，只能是的话，那么就表示这组向量[线性无关]。
ZJE_ANDY·2020-07-10 05:11

线性代数（2）

目录线性相关性基四个基本子空间行空间左零空间矩阵空间秩1矩阵正交向量线性相关性给定一组向量x⃗1,x⃗2,x⃗3,...,x⃗n\vec{x}_1,\vec{x}_2,\vec{x}_3,...,\vec
zizi7·2020-07-09 06:37

建立线性回归模型的完整步骤（附代码）

数据诊断1正态性检验1.1检验方法1.1.1直方图法1.1.2PP图与QQ图1.1.3Shapiro检验和K-S检验1.2校正方法2多重共线性检验2.1检验方法2.1.1方差膨胀因子VIF2.2校正方法3线性相关性检验
积跬步，慕至千里·2020-07-08 20:04

统计学-----第四次作业---线性回归、χ2检验

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
weixin_42333496·2020-07-08 20:10

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression

概率p与因变量往往是非线性的，为了解决该类问题，我们引入了logit变换，使得logit(p)与自变量之间存在线性相关的关系，逻
weixin_34235457·2020-07-08 17:43

主成分分析法：简介

做这个映射的目的是为了减少变量间的线性相关性。那么问题来了，1）为什么有这样的目的，主成分分析法可以用到什么地方？2）要怎么设计这个中间的变换矩阵，能够达到我们的目的？1）主成分分析法有什么用？
aliceint·2020-07-08 11:45

预测分析 第二章（下）

2.5.1多重共线性作为预处理步骤的一部分，我们会尽力去除相互线性相关的特征
Stone_Stan4d·2020-07-07 15:30

时间复杂度和空间复杂度

例如，O(n)表示的是，复杂度与计算实例的个数n线性相关；O(logn)表示的是，复杂度与计算实例的个数n对数相关。3.复
杨陈菊·2020-07-07 01:56

用递归解决冒泡排序问题

由于两层循环都是与元素个数N线性相关，所以可以简单估算出它的时间复杂度是O(N2)，通常而言，这是较糟糕的复杂度。当然，这也几乎是所有简单方式的宿命，想简单就别想效率高！
weixin_34238633·2020-07-06 19:54

锦鲤一《线性相关+梯度优化》

一、线性相关先看一个常见的神经网络模型图1神经网络模型其中模型的数学关系式如图2所示：图2数学关系式激励函数f（）中的关系式可以刨离出来，就是一个线性组合s变量是对变量x的加权线性"混合"。
灿烂的BY·2020-07-06 15:12

矩阵分析一子空间和特征分解

5.1线性相关、线性无关定义：给定向量组A：a1,a2,...,ama1,a2,...,am，如果存在不全为零的数k1,k2,,...,kmk1,k2,,...,km，使得k1a1+k2a2+...
奇而思·2020-07-06 12:16

【直观详解】线性代数的本质

目录前言向量究竟是什么向量的定义What物理专业角度计算机专业角度数学专业角度坐标系线性组合、张成的空间与基线性组合空间的基Basis张成的空间Span线性相关向量空间一组基的严格定义矩阵与线性变换变换线性变换如何用数值描述线性变换
yxtxiaotian·2020-07-06 11:49

经典无损分束器

两个输出域Ec和Ed与输入通过线性相关其中2×2元素是分束器矩阵。r和t是通过分束器的特定路径的反射率和透射率，该路径由下标表示。
yuyan_jia·2020-07-06 11:18

线代基本概念2--线性方程组

线性组合、线性表出、向量组等价、线性相关、线性无关、向量组的秩、极大线性无关组线性组合解决作用：在“解线性方程组、求逆阵、矩阵理论探索”起作用定义：线性组合是一个线性代数中的概念，代表一些抽象的向量各自乘上一个标量后再相加
Babyzpj·2020-07-06 09:27

相关

相关系数：相关系数是最早由统计学家卡尔皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
wyi06·2020-07-06 08:17

多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）

它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。
weixin_30518397·2020-07-05 21:11

Python - 降维（PCA、核PCA、SVD、高斯随机映射 和 NMF）

以下内容来自《Python数据科学指南》降维方法比较：PCA：计算代价高昂，特征向量得存在线性相关。核PCA:特征向量是非线性相关也可以。
Alvin Ai·2020-07-05 05:38

Python 计算多个特征之间的相关性

线性相关：主要采用皮尔逊相关系数来度量连续变量之间的线性相关强度；线性相关系数|r|相关程度0<=|r|<0.3低度相关0.3<=|r|<0.8中度相关0.8<=|r|<1高度相关1函数相关分析函数：DataFrame.corr
小白的进阶·2020-07-04 21:59

机器学习基础01-线性代数

文章目录数学基础内容与学习路线week1:线性代数week2:微积分week3:概率论+统计week4:概率论+信息论week5:优化方法学习数学基础的建议标量、向量与矩阵向量的表示向量的一般属性向量运算矩阵定义矩阵运算特殊矩阵线性相关性与矩阵的秩线性组合与线性表示线性相关与线性无关矩阵的秩矩阵的范数与迹思考问题向量的范数常用的向量范数矩阵的范数范数有什么用
exeron·2020-07-04 15:08

多重共线性VIF

多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。
Lemon_ZL·2020-07-04 06:52

epoll为什么比select和poll效率更高

基于select和poll方法的程序中，因为大量操作的消耗与当前连接数n成线性相关，从而导致单个任务的资源消耗和当前任务的关系是O(n)。
SoldierJazz2020·2020-07-04 06:48

花书第二章线性代数笔记

文章目录第二章线性代数2.1标量、向量、矩阵和张量2.2矩阵和向量相乘2.3单位矩阵和逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数2.6特殊类型的矩阵和向量2.7特征分解2.8奇异值分解2.9Moore-Penrose
Crazy WolfT1·2020-07-02 16:30

1.4线性回归之模型诊断

线性模型的参数估计采用了最小二乘法的思想，但基于该思想是有前提假设的：1）正态性假设：随机误差项服从均值为0，标准差为sigma的正态分布；2）独立性：因变量y之间相互独立，即互不影响；3）线性关系：因变量与自变量之间必须满足线性相关
qq_16365849·2020-07-02 16:04

R语言求解矩阵极大无关组并检验是否线性相关

刚上手R一个月，前两天为了交作业实现了极大无关组的求解，看网上并没有相关的代码所以分享一下。不足之处还有很多，希望各位大佬多多指教~求解的大体思想就是化阶梯形，并且把每个阶梯的第一个元素的索引取出，利用索引得到原矩阵的一组极大无关组，验证是否线性无关只需要利用索引得到化为阶梯形后的子矩阵，子矩阵的秩是否为Min{行秩，列秩}求解方法改进了一下选取列主元的高斯消去法，在其基础上为列主元的坐标定位指针
落基山脉有熊生长·2020-07-02 14:09

化实为虚——点分树 （动态点分治）

树深做法的问题在于与深度线性相关。给定的一棵树，其深度是不定的。但使用点分树，可以把原树对应到一颗深度为严格lognlog_nlogn的树上。
myjs999·2020-07-02 13:50

皮尔森系数与斯皮尔曼等级相关系数在生物信息学上的使用

皮尔森相关系数也称皮尔森积差相关系数，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，Xi、Yi与X、Y分别为两个变量的观测值和均值。
onlyme_862a·2020-07-02 12:41

从PCC到MIC（2）

最大信息熵系数MICMIC与2011年提出，它是用于检测变量之间线性或非线性相关性的最新方法。
luojie_unique·2020-07-02 10:22

Pandas中聚类计算与相关性统计

Pandas中聚类计算与相关性统计首先,数学基础:相关系数:相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。
罗豆豆、·2020-07-02 10:47

基于R语言的线性回归模型诊断

线性模型的参数估计采用了最小二乘法的思想，但基于该思想是有前提假设的：1）正态性假设：随机误差项服从均值为0，标准差为sigma的正态分布；2）独立性：因变量y之间相互独立，即互不影响；3）线性关系：因变量与自变量之间必须满足线性相关
Sim1480·2020-07-02 10:21

深度学习花书学习笔记 第二章 线性代数

线性相关和生成子空间：线性相关：冗余表示，任
liutianheng654·2020-07-02 09:45

【机器学习算法】基于R语言的多元线性回归分析

多元线性回归的适用条件：（1）自变量对应变量的变化具有显著影响（2）自变量与应变量间的线性相关必须是真实的，而非形式上的（3）自变量之间需有一定的互斥性（4）应具有完整的统计数据训练数据：csv格式，含有
Shuai__·2020-07-02 07:00

相关系数R-判定系数R方的matlab实现

相关系数-判定系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
lab_3D·2020-07-02 07:44

相关性、平均值、标准差、相关系数、回归线及最小二乘法

平均值、标准差、相关系数、回归线及最小二乘法相关性线性相关数据在一条直线附近波动，则变量间是线性相关非线性相关数据在一条曲线附近波动，则变量间是非线性相关不相关数据在图中没有显示任何关系，则不相关平均值
Jack2013tong·2020-07-02 03:50

统计推断——假设检验——两变量关联性分析

一、线性相关描述问题：两变量间是否存在相关或关联？
xia ge tou lia·2020-07-02 03:45

皮尔森相关系数

皮尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient)，是一种线性相关系数
hellocsz·2020-07-02 02:12

约束排序概述之解释变量选择

一般来讲，减少解释变量的数量可能有两个并不冲突的原因：第一是寻求简约的模型，利于我们对模型的解读；第二是当解释变量过多时会导致模型混乱，例如有些解释变量之间可能存在较强的线性相关，即共线性问题，可能会造成回归系数不稳定
Jessie Yang·2020-07-01 23:58

用Hadoop AVRO进行大量小文件的处理（转）

2.如果采用HadoopMapReduce进行小文件的处理，那么Mapper的个数就会跟小文件的个数成线性相关（备注：FileInputFormat默认只对大于HDF
dawujiong2967·2020-07-01 21:32

皮尔逊相关系数的计算以及数据的描述性统计

总结这里的相关系数只是用来衡量两个变量线性相关的程度的指标;也就是说，你必须先确定这两
aoduanrou3097·2020-07-01 17:13

pandas通过皮尔逊积矩线性相关系数（Pearson's r）计算数据相关性

皮尔逊积矩线性相关系数（Pearson'sr）用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子:a=pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])b=pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
angaixing0071·2020-07-01 17:44

《深度学习》 第2章 线性代数

《深度学习》第2章线性代数标量、向量、矩阵和张量矩阵和向量相乘单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数衡量向量的大小用范数，LPL^PLP范数定义如下：∣∣x∣∣p=(∑i∣xi∣p)1p||x||_p
TifaBest·2020-07-01 14:17

皮尔逊相关系数 (PPMCC) 代码复现

Pearsoncorrelationcoefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient，简称PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关
RickieLim·2020-07-01 12:56

深度学习花书第二章 线性代数

线性代数2.1标量,向量,矩阵,张量2.2矩阵和向量相乘2.3单位矩阵和逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数2.6特殊类型的矩阵和向量2.7特征分解2.8奇异值分解2.9Moore-Penrose
recusant·2020-07-01 06:40

R 语言统计基础

(ns)##发生次数的平均值>[1]0.9924>var(ns)##发生次数的方差>[1]0.9760398>cov(x,y)##协方差>cor(x,y)##相关系数，取值范围[-1，1],表示变量间线性相关度
Wolverin3·2020-07-01 04:37

皮尔森相关系数（Pearson Correlation）

这个方法衡量的是变量之间的线性相关性。结果的取值区间为[-1,1]。-1表示完全的负相关，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。皮尔森相关系数有一个明显的缺陷就是，它只对线性关系敏感。
曦宝·2020-07-01 01:24

Pearson相关系数R代码实现

相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）Pearson’sr，称为皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient），用来反映两个随机变量之间的线性相关程度
小火柴123·2020-07-01 00:19

利用R语言OLS回归分析

多步骤的过程，而不仅仅是一个技巧OLS回归为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下假设：正态性，即对于固定的自变量值，因变量值呈正态分布独立性，因变量值之间相互独立线性，因变量与自变量之间线性相关同方差性
小火柴123·2020-07-01 00:57

《深度学习》--书籍整理笔记

线性代数线性相关和生成子空间因此，要保证对每一个b都有且仅有一个解，那么矩阵A必须是一个方阵，即m=n,且所有列向量都是线性无关的。范数范数衡量的是向量x与原点的距离。
Icevivina·2020-06-30 16:38

[秩相关] Spearman秩相关系数计算及假设检验

使用Pearson线性相关系数有2个局限：必须假设数据是成对地从正态分布中取得的。数据至少在逻辑范围内是等距的。对于更一般的情况有其他的一些解决方案，Spearman秩相关系数就是其中一种。
毛里里求斯·2020-06-30 15:21

MIT 18.06 线性代数公开课笔记 Lecture09 线性相关性、基、维数【KEY】

ThisisakeyLecture什么是线性无关,线性相关什么是向量空间的基什么是子空间的维数假设有矩阵Am×nA_{m\timesn}Am×n,并且m<nm<nm
zgjstudy·2020-06-30 13:12
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