线性相关

Squeeze-and-Excitation Networks个人理解

通过多个卷积层中的一系列的非线性相关的卷积核以及下采样层来捕捉全局感受野上的各个层次的图片表示，而近期的神经网络模型的发展过程也显示了网络模型的捕捉数据空间关联性（就是
yuzhijiedingzhe·2020-06-30 11:55

线性代数(三十) ：特征值与特征向量的性质

本节介绍特征值对应的特征向量线性无关或者相关的性质1矩阵不同的特征值对应的特征向量线性无关证明：假设：此时ai都是特征值,hi是对应的特征向量,假设这些特征向量具有非平凡的线性关系(也就是线性相关)。
方橙·2020-06-30 04:32

协方差与协方差矩阵

在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个
xueluowutong·2020-06-30 03:07

R语言之多重共线性的判别以及解决方法

1.可以计算X矩阵的秩qr(X)$rank，如果不是满秩的，说明其中有Xi可以用其他的X的线性组合表示；（完全的线性表示，此方法不能作为判别是否有共线性的标准，因为有可能存在共线性但不是完全线性相关）2
心似平原纵马·2020-06-30 03:26

线性代数笔记——(非)齐次线性方程组的解的向量形式

一、齐次线性方程组的解的向量形式1、齐次线性方程组有非零解的条件如果AX=0是F上的齐次线性方程组，那么下列论断等价：（1）AX=0有非零解；（2）（3）A的列向量组线性相关.2、定理10如果F上的矩阵
勿幻想·2020-06-29 22:08

线性代数知识回顾：矩阵的秩，矩阵的范数，矩阵的条件数，矩阵的特征值和特征向量

一.矩阵的秩1.定义：矩阵线性无关的行数或列数称为矩阵的秩补充：线性代数中的线性相关是指：如果对于向量α1,α2,…,αn，存在一组不全为0的实数k1、k2、…、kn，使得：k1·α1+k2·α2+…kn
哈拉泽空·2020-06-29 09:26

线性回归

线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成
海苔饭·2020-06-29 08:52

机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）

机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）一、一元线性回归二、多元线性回归三、回归模型的评估与诊断1.模型和回归系数的显著性检验2.正态性检验3.多重共线性检验4.线性相关性检验5.残差独立性检验6
Magic 杨·2020-06-29 08:53

机器学习的重要工具-线性代数

例如机器学习中的深度学习，他能帮助我们了解内部算法是如何运行的，从而我们才能更好地进行决策，所以了解线性代数中基础算法，如矩阵求导、矩阵间的加减乘除，求逆矩阵，行列式计算，还有一些概念如代数余子式、伴随矩阵、转置、线性相关等
weixin_43231562·2020-06-29 07:42

多元（一元）线性回归&多项式回归

1.多元线性回归基本假定与表达式1.1基本假定回归模型是正确设定的解释变量x1,x2,..,xmx_1,x_2,..,x_mx1,x2,..,xm是非随机的或固定的，且各xjx_jxj之间不存在严格线性相关性
weixin_43178406·2020-06-29 07:42

不同特征值对应的 对应 的 特征向量线性无关 的思考

我会选择用反证法，假设两个向量线性相关，现在当
aut_whisper·2020-06-29 06:25

Python 实现 计算相关系数 皮尔逊相关系数 Pearson、Spearman

数据探索计算相关系数为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系统来进行相关分析。在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数，Spearman秩相关系数和判定系数。
Rp_·2020-06-29 02:46

机器学习中线性回归算法python实现

原因：(1)多余的功能(线性相关性)，一个特征是平方英尺，一个特征是平方米。
辰思·2020-06-28 23:44

数学推导+纯Python实现机器学习算法26：PCA降维

PCA通过正交变换将一组由线性相关变量表示的数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，这几个线性无关的变量就是主成分。PCA通过将高维数据维度减少到少数几个维度，本质上
louwill12·2020-06-28 20:26

R语言散点图-- ggplot2: scatterplot()

散点图算是数据展示中非常基础的一种方法了吧，一般用于展示两个变量之间的关系（比如线性相关）。
Bio_zouxudong·2020-06-28 13:25

线性相关线性趋势之类的算法

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N个数据的平均值计算公式：标准差标准差表示了所有数据与平均值的平均距离
weixin_33724059·2020-06-28 04:30

相关系数和p值的含义

在线性回归中，p<0.01(或者0.05）表示两个变量非常显著（显著）线性相关。需要注意的是：在非线性回归中，不可以用p值检验相关显
weixin_30810239·2020-06-28 01:06

python相关系数

皮尔逊相关系数：用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。几组的点集，以及各个点集中和之间的相关系数。
孙瑞宇·2020-06-27 19:04

day-14 回归中的相关系数和决定系数概念及Python实现

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
weixin_30390075·2020-06-27 19:17

数学建模之pearson、spearman相关系数

总体和样本总体：考察对象的全部个体样本：从总体数据中抽取一部分个体皮尔逊pearson相关系数（线性+近似正态分布）注意：只是用来衡量两个变量线性相关程度，在说明相关性时，必须绘制散点图，加上该系数的值才能说明相关性的程度
路过的风666·2020-06-27 15:57

相关性检验

相关等级相关Spearman'sρ特例：point-biserialcorrelationKendall'sτGoodmanandKruskal'sγSomers'D类别检验方法简述取值适用数据类型说明线性相关
wangdong1106·2020-06-27 12:00

机器学习--- 一元线性回归数学推导以及Python实现

一元线性回归的数学推导一元线性回归概念用相关系数去衡量线性相关性的强弱。
逐夸父·2020-06-27 06:27

线性表出、线性相关的定理总结思考

线性表出、线性相关的定理总结思考1.n维向量组α1,α2,α3,...,αs线性相关，⟺齐次方程组(α1,α2,α3,...,αs)⋅⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢x1x2...xs⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥=0有非零解。
DrCrypto·2020-06-27 00:49

基本概念：自变量和协变量

同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。那协变量和控制变量有什么区别呢？
风景不在对岸wj·2020-06-27 00:36

GAM（广义相加模型）概要及R程序实现

GAM广义相加模型Generalizedadditivemodel：概念回归模型中部分或全部的自变量采用平滑函数，降低线性设定带来的模型风险，对模型的假定不严，如不需要假定自变量线性相关于因变量（线性或非线性都可以
textboy·2020-06-26 18:44

作业2

本周任务：请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念:1.高等数学1）函数2）极限3）导数4）极值和最值5）泰勒级数6）梯度7）梯度下降2.线性代数1）基本概念2）行列式3）矩阵4）最小二乘法5）向量的线性相关性
201706120066马鸿鑫·2020-06-26 08:27

统计-R(相关系数)与R^2(决定系数)傻傻分不清

1.相关系数（R）定义：变量之间线性相关的度量。分三种，spearman,pearson,kendall公式：image.png解释：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘积。
PriscillaBai·2020-06-26 07:27

python sklearn Rideg岭回归--交通流量预测实例

岭回归岭回归为线性回归的优化对于一般线性回归问题参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数：argmin||Xw-y||^2参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行：w=(XTX)-1*XTy对于矩阵X，若某些列线性相关性较大
Rankiy·2020-06-26 05:26

将一个数组中的元素向后移动k位

//要求只用一个元素大小的附加存储，元素移动或变换次数与n线性相关//例如，n=10,k=3;//请用相应的程序实现//原始数组：0123456789//右移后的：7890123456#incl
哦吼~·2020-06-26 00:44

R和R_square

一、数学中的R平方：数学算法1、R：一般用来度量数据之间的线性相关性，通常分为三种：Spearman，Pearson和kendall，在SPSS中也能直接使用，R的定义如下图公式（1）所示：（1）R数学公式
怀尔斯666·2020-06-25 18:31

Python三种方法计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

用于衡量两个变量X和Y之间的线性相关相
我叫蒋哈哈·2020-06-25 17:50

理解线性代数，矩阵运算，行列式

说明：看了3blue1brown的线性代数本质所以做点笔记，部分图片来自3blue1brown符号：R^n代表n维向量空间，(x1,x2,x3...xn)代表n维空间中的一个向量1.基，线性空间，线性相关
outsider0007·2020-06-25 13:52

回归中的相关度和决定系数

1.皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）1)衡量两个值线性相关强度的量；2）取值范围:[-1,1]正向相关：>0，负向相关：<0,无相关性：=03）定义2.R平方值
星空记忆·2020-06-25 12:57

pca与ica学习与理解

那么假设他们线性相关的话，他们的关系必然是y=ax+
qq276982536·2020-06-25 04:13

矩阵的特征值和特征向量

线性相关--->矩阵奇异对于一个n×n的矩阵A，找到所有的数λ，使得方程Ax=λx①有非零解x,这样的数λ被称为A的一个特征值，而任何满足方程①的非零（n×1)向量被称为是对应于λ的一个特征向量。
榕树下荫·2020-06-24 12:44

Python中的相关分析correlation analysis

线性相关关系主要采用皮尔逊（Pearson）相关系数r来度量连续变量之间线性相关强度；r>0,线性正相关；r",line25aggfunc=[numpy.size]^SyntaxError:unexpectedEOFwhileparsingimportnumpyimportpanda
小力丸·2020-06-24 08:31

高数——【十五套卷子】考前题型整理

导数的定义二：选择题1.定积分1.1比较大小1.2定积分性质2.空间曲面2.1曲面与平面平行2.2位置关系3.无穷级数3.1判断收敛性3.2幂级数收敛半径-收敛区间4.渐近线5.方程组解的定义6.向量组的线性相关
刘鑫磊rr·2020-06-24 06:52

漫谈高数(三) 线性相关和秩的物理意义

什么是线性相关?这两个矢量(计算机里面用数组表示)v1和v2，如果v2可以从v1的某种乘除运算(幅度拉伸，方向转换)，得到v2+K*v1=0，那么我们认为v2和v1线性相关。
libochun3217·2020-06-24 04:04

线性代数【四】：向量（1）：线性相关及其判别，极大线性无关组，等价向量组

本节为线性代数复习笔记的第二部分，矩阵的概念与计算（1），主要包括：线性相关的概念，五个判别定理，极大线性无关组和等价向量组。
不会算命的赵半仙·2020-06-24 00:48

使用Qiskit学习量子计算_4数学基础（上）

本节主要内容概述向量和向量空间矩阵和矩阵运算线性相关和基概述线性代数是量子计算的描述语言。因此，对线性代数所基于的基本数学概念有一个很好的理解，有助于得出量子计算中看到的许多令人惊奇和有趣的结构。
mario_lover·2020-06-23 17:21

线性代数学习笔记——第四章学习指南——n维向量空间

一、学习内容及要求1.内容：§4.1.n维向量空间的概念线性代数学习笔记——第四十讲——n维向量空间的概念线性代数学习笔记——第四十一讲——n维向量空间的子空间§4.2.向量组的线性相关性线性代数学习笔记
预见未来to50·2020-06-23 15:35

(十一)KPCA非线性降维与核函数

一.前言在前文讲述PCA降维算法时提到，PCA只能处理线性数据的降维，本质上都是线性变换，并且它仅是筛选方差最大的特征，去除特征之间的线性相关性。对于线性不可分的数据常常效果很差。
躺在稻田里的小白菜·2020-06-23 11:43

线性相关系数、卡方检验、互信息

线性相关系数、卡方检验、互信息线性相关系数卡方检验互信息线性相关系数卡方检验互信息总结相信大家在数据挖掘的很多地方大家都看到这三个概念，比如说线性拟合的时候，看线性相关系数来评估拟合程度；在特征工程中，
gdanskamir·2020-06-23 10:09

矩阵论

线性空间1、线性空间的定义以及性质1.1、集合与映射（预备知识）1.2、线性空间的定义1.3、定理：线性空间有如下性质：1.4、线性相关性1.5线性空间的维数2、线性空间的基与坐标2.1、基的定义2.2
fly975247003·2020-06-23 08:51

SLAM中的零空间问题

对Ax=0Ax=0Ax=0、矩阵AAA.线性相关，有非0解，不是满秩，行列式为0，有多余向量。线性无关，只有0解，满秩，行列式不为0，没有多余向量。
古路·2020-06-23 07:27

最大信息系数——检测变量之间非线性相关性

很明显可以看到，左下角那个有点像三角函数的关系，Pearson系数(就是线性相关系数)为0，而MIC则有0.8。
djph26741·2020-06-23 04:25

关于线性齐次方程组无关解个数和齐次方程组无关解个数的关系的比对

的解的极大无关组含有n-r(A)+1个向量题中给出非齐次方程，系数矩阵为4阶矩阵，且有三个不同的解；注意这里是说三个不同的解，由此可以推出r(A)=3，即r(A)<=2，所以C选项错误；D选项：如果三个解向量线性相关
是三水不是泗水·2020-06-23 01:55

特征选取之最大信息系数（MIC）

但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。而MIC这个东西呢，首先比较general，不管是什么函数关系，都可以识别，换句话说，正弦函数和双曲线函数和直线，对这个系数而言是一样的。
chuanye9781·2020-06-22 23:48

线性代数复习（基础知识）

几何法定义二行列式是以两个行列式为临边的平行四边形的面积三阶行列式是以三个行向量为棱的平行六面体的面积n阶行列式是有n个n维向量组成，其结果为n维体积重要概念组成行列式的值不等于零则表明线性无关，线性无关就是这几个向量中的一个不能被其他向量表示只要有一个向量被能被其他向量（一个或多个）所表示，则线性相关转置以后行列式
aslzd123·2020-06-22 15:22

9.回归中的相关度和决定系数

皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。
angyinyan0208·2020-06-22 14:17
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