线性相关

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

机器学习：SVM（非线性数据分类：SVM中使用多项式特征和核函数SVC）

一、基础理解数据：线性数据、非线性数据；线性数据：线性相关、非线性相关；（非线性相关的数据不一定是非线性数据）1）SVM解决非线性数据分类的方法方法一：多项式思维：扩充原本的数据，制造新的多项式特征；（
ab1213456·2020-06-22 12:19

线性代数(二十八) : 特征值与特征向量

的特征向量(Eigenvector)a是A对应于特征向量h的特征值(Eigenvalues)2存在性证明(i)只要是复数域上的nxn矩阵都存在特征向量证明:取非零的n+1个向量：n维空间的n+1个向量一定线性相关
方橙·2020-06-21 14:16

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
钱塘小甲子·2020-06-21 06:43

【转】机器学习系列-SVD篇

线性代数里重要的一种分解形式，其矩阵的特殊含义可以用来做处理线性相关。如在自然语言处理中，对新闻的分类，就可以采用SVD的方法，而且已取得不错的效果。
道简术心·2020-06-21 01:55

线性回归的原理及实践（牛顿法）

线性回归是一类重要的回归问题，在线性回归中，目标值与特征之间存在着线性相关的关系。一、线性回归基本形式：给定由d个属性描述的示例，线性模型试图学得一个通过属性的线
IMWTJ·2020-06-20 22:18

PCA——主成分分析

PCA（PrincipalComponentsAnalysis）主成分分析是一个简单的机器学习算法，利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关比变量表示的数据，实现降维的同时尽量减少精度的损失
颀周·2020-05-25 23:00

一、人工智能数学基础——线性代数

01向量空间1.1定义和例子1.2向量及其运算1.3向量组的线性组合1.4向量组的线性相关性02内积和范数2.1内积的定义2.2范数的定义2.3内积的几何解释03矩阵和线性变换3.1定义和例子3.2线性变换线性空间中的运动
小小白学计算机·2020-05-24 20:40

学习：StatQuest-MDS和PCoA

我们举个例子假设细胞分群成三类根据每类细胞对应的基因表达情况经过PCA降维，将会分成三类image.png其实MDS和PCoA的作用比较类似于PCAimage.png只不过MDS（PCoA）是基于最小线性距离进行聚类，而PCA是基于最大线性相关性进行聚类
小潤澤·2020-05-09 13:46

线性相关评价方法、python.DataFrame.corr函数

1、pandas.DataFrame.corrDataFrame.corr(method:{'pearson','kendall','spearman'})相关方法：pearson：标准相关系数kendall：KendallTau相关系数spearman：Spearman秩相关系数解释：相关系数的取值范围为[-1,1]，属于0.8-1：极强相关；属于0.6-0.8：强相关；属于0.4-0.6：中等
沸点数据·2020-04-20 20:11

2.机器学习相关数学基础

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
Chaiyeh·2020-04-11 20:00

线性相关

△行列式的概念-二元线性方程组、二阶行列式、行列式的元素或元、行标、列标、行列式的（i，j）元、对角线法则、主对角线、副对角线-凡是两元素之积减去两元素之积就可以写成行列式。-系数行列式、常数项替换系数行列式的某一列-三阶行列式：9个元素，三行三列，不同行不同列的三个元素积、6种样本、主对角线冠正号、副对角线冠负号-3个正的三数积加上3个负的三数积，符合三阶行列式。对角线法则只适合二阶三阶行列式，
Carden009·2020-04-11 12:39

【线性代数的本质】向量、线性变换、张成的空间与基

@目录什么是向量线性变换、张成的空间与基线性变换向量空间多个向量的线性相关什么是向量线性代数中最基础、最根源的组成部分就是向量，所以对于向量是什么我们需要达成共识然后继续前进。
南风sa·2020-04-07 23:00

特征选择的工程方法

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已1.计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性
丹之·2020-04-02 03:03

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(9)线性相关曲线

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒Python数据处理从零开始----第四章（可视化）④误差图Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑤（韦恩图）Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑥（画布设置）
柳叶刀与小鼠标·2020-03-28 20:46

向量空间相关概念总结-线性相关

这是一个我觉得很重要也很常用的概念，所以单独拿出来记录一下，因为后面的秩和基还有其他的一些概念都会用到这个知识点向量组：若干同维数的列向量（或者同维数的行向量）所组成的集合，叫做向量组。大白话就是：有一个集合，它里面都是同维数的向量线性表示：就像炒一盘菜，这盘菜的成品可以看成是一个向量，那炒菜用的各种材料可以看成是一个向量组，那这盘菜就可以表示成这样：菜=（50盐+20油+100*肉+...）这个
坑吭吭·2020-03-28 18:11

R—线性回归案例

第一步是读取Excel文件：第二步是散点图，大概看一下基本上是正向线性相关的（此时各位看官老爷就可以看出来这些具体数值都是瞎编的，毕竟实际上房价怎么可能只受面积的影响）：第三步是使用lm()创建关系模型
三只产品数据汪·2020-03-26 11:54

Pearson Correlation Coefficient 相关系数

Pearson相关系数，计算X和Y之间的线性相关程度，范围[-1,+1]。+1表示正线性相关，0表示线性无关，-1表示负线性相关。公式：!
宇小宸请加油·2020-03-24 23:29

质量方法论10——散步图

一般情况下，散步图的两组变量存在6种关系：强正相关；强负相关；弱正相关；弱负相关；非线性相关；不相关。3、应用要点（1）进行分析时，应将不同性质的数据进行正确的分层后再作图，以免影响最终判定结果。
商未央·2020-03-23 13:23

2019-04-28

齐次线性方程组有非零解的条件定理：设矩阵，则齐次线性方程组，有非零解当且仅当线性相关，当且仅当。推论1：时，必有非零解。推论2：有非零解当且仅当齐次线性方程组的基
快乐的大脚aaa·2020-03-22 12:29

PCA

1、PCA的基本想法主成分分析（PCA）是常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关的变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。
单调不减·2020-03-21 16:49

多式联运智能算法——遗传算法求有中转次数约束的成本最优方案

问题描述：若干城市点之间构成了物流运输网络，每座城市与城市之间都有不超过内河、铁路、公路和航空运输方式；考虑与行驶距离线性相关的旅行成本和每种运输方式之间转换的费用（中转费用），另外考虑行驶时间和中转时间之和的时间成本
cxw2545724522·2020-03-09 16:30

<行为科学统计>读书笔记 - 相关

1.相关:定义:描述个体变量之间的关系意义:自己理解,x与y的变化关系.标记:使用r进行表示2.描述相关的要点正负:正相关,负相关相关形式:线性,非线性相关大小:接近1或者-1,越相关3.决定系数r^2
ruihan_xia·2020-03-04 10:18

秩和最大无关组

设向量组Td的部分向量组满足：线性无关T中任意r+1个向量都线性相关称是向量T的一个最大无关组r称为向量组T的秩求一个向量的最大无关组以及其中的表出关系，可以通过行初等变换转为行简化阶梯型，这样的话向量组的秩和表出关系就一目了然矩阵的秩等于行秩等于列秩
严发糕·2020-03-04 06:20

大脑空白

我想不出任何我能想到的我想要去输出的飞哥说写文章也是促进输入的一个过程、可是我近日输入的都是线性相关和n阶行列式等一系列关于线性代数该怎样达到我能得到的卷面分我想真的不能像菇一样大手笔每日交个10块、作为学生
狗俊是富婆·2020-03-03 23:27

PCA主成分分析数学原理

概述主成分分析(principalcomponentanalysis)是一种数据分析方法,出发点:从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征,它们是原有特征的线性组合,并且相互之间是不相关(即不线性相关
LittleSasuke·2020-02-28 06:46

线性方程组（七）- 线性无关

向量组（集）{}称为线性相关的，若存在不全为零的权，使方程成立。方程称为向量的一个线性相关关系，其中权不全为零。一组向量线性相关当且仅当它不是线性无关的。
mHubery·2020-02-27 19:52

python数据预处理 :数据共线性处理详解

何为共线性：共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。
泛泛之素·2020-02-24 15:48

无监督学习 - 降维 - PCA

方差各个样本和样本均值的差的平方和的均值，用来度量一组数据的分散程度协方差用于度量两个变量之间的线性相关性程度，若两个变量的协方差为0，则可认为二者线性无关。协方差矩阵协方差矩阵则是
闫_锋·2020-02-20 08:02

Pearson Correlation Coefficient 2018-09-29

PearsonCorrelationCoefficient皮尔逊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样本的简单相关系数一般用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。
默写年华Antifragile·2020-02-18 19:00

向量笔记

线性相关与向量空间给定向量组A:,对于任意一组实数向量空间：线性相关：存在一组不全为0的实数
yongbosmart·2020-02-12 01:21

2018-12-07正规方程不可逆性

如果是不可逆的，常见的原因有两个：1.冗余特征，其中两个功能密切相关（即它们与线性相关）2.特征太多（例如m≤n）。在这种情况下，删除一些功能或使用“正规化”（将在后面的课程中解释）。
奈何qiao·2020-02-10 22:24

特征选择

Removingfeatureswithlowvariance）单变量特征选择（Univariatefeatureselection）pearsonCorrelation：皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间线性相关性
天禧68·2020-02-10 06:04

线性代数精华——向量的线性相关

这一篇文章和大家聊聊向量。向量与平面向量这个概念我们在高中就接触到了，它既指一个点在空间中的坐标，也表示一个有向线段，如果我们加入复数概念的话，它还能表示一个数。在线性代数当中，向量就是指的n个有次序的数\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)组成的数组。向量可以写成一行，也可以写成一列。写成一列的称为列向量，例如：\[a=\left[\begin{matrix}a_1\\a_2\\\vdot
TechFlow2019·2020-01-14 08:00

个人能力的坐标轴

横轴是能力与时间的线性相关度。线性相关度越大的能力，随时间积累，其能力也会越来越强。而纵轴这是能力所需的创造力。这里的创造力，既有天赋等因素作用，又有智力积累、勤奋等因素作用。
Luke·2020-01-08 03:26

主成分分析-PCA

PCA学习一种比原始维度更低的表示，也学习了一种元素之间没有线性相关的表示。我们知道一个经典的无监督学习任务就是找到数据的最佳表示。最佳表示可以是在比本身表示的
ninedreams·2020-01-04 12:53

正规方程（normal equation）

最后变为矩阵问题（求θ最优解）：优缺点：梯度下降法正规方程法需要选择α不需要需要选择α需要很多迭代不需要迭代当n很大的时候，依然工作良好需要计算当n很大的时候很慢当不可逆时，有两种情况：解决方法：针对1：因为线性相关的向量
天际神游·2020-01-01 06:03

学习笔记DL005:线性相关、生成子空间，范数，特殊类型矩阵、向量

线性相关、生成子空间。逆矩阵A⁽-1⁾存在，Ax=b每个向量b恰好存在一个解。方程组，向量b某些值，可能不存在解，或者存在无限多个解。x、y是方程组的解，z=αx+(1-α)，α取任意实数。
利炳根·2019-12-29 01:25

【Excel系列】Excel数据分析：相关与回归分析

如将反映两变量间线性相关关系的
数据科学社区·2019-12-28 03:12

「量学堂-8」成也相关系数，败也相关系数

相关系数相关系数是用于衡量两个变量之间，是否存在线性相关。
小狸投资·2019-12-27 12:47

欧洲动脉粥样硬化学会年会(EAS)——“坏”胆固醇是动脉粥样硬化的关键致病因素

胆固醇是动脉粥样硬化的关键致病因素2017年4月24日，本届EAS年会发布了有关低密度脂蛋白(LDL)导致心血管疾病(CVD)的新专家共识，其中强调了LDL-C(低密度脂蛋白胆固醇)水平与心血管风险呈剂量依赖性对数线性相关
韬炫养朴·2019-12-22 21:28

特征选择方法小结

（2）皮尔森相关系数皮尔森相关系数衡量特征与目标值之间的相关性，只能衡量线性相关性。（3）卡方检验检验定性自变量对定型因变量的相关性。
CongHuang·2019-12-22 20:00

线性回归背后的数学

本文是YouTube上视频HowtoDoLinearRegressiontheRightWay笔记假设我们有一堆数据，并且他们是线性相关的，那我们怎么找出最合适的那条直线呢？
超级个体颛顼·2019-12-19 16:28

【挖掘模型】：Python-逻辑回归-判断用户是否拖欠银行贷款

数据源：bankloan.xlsbankloan.xls模型结果有效特征模型的准确率备注#逻辑回归本质上还是一种线性模型，模型有效性检验本质上还是做线性相关检验#因此筛选出来的变量，说明和结果具有比较强的线性相关性
dataheart·2019-12-18 20:57

简单线性回归

简单线性回归从今日起,开始算法部分学习第一个算法,简单线性回归(SimpleLinearRegressor)原理:--y=ax+b学习这是最简单的线性相关,考查的是y和x之间的相互关系,a代表斜率,b代表截距
且行歌·2019-12-16 01:29

数据分析入门-多元统计分析方法

方差分析和回归分析都是研究变量之间的关系回归分析回归分析有一个非常重要的前提是：X和Y是否存在线性相关关系。
毛嘎子·2019-12-15 23:05

2018-07-14

有突破诚然是好事，但成功与时间、与难度并不呈线性相关。效率的高低在于完成了多少工作，在于结果。001优先做重要的事情不做无关琐碎的事情。道理大家都懂，关键在于能否承担拒绝带来的压力。幽默是个好法子，有
寒山云·2019-12-15 15:21

R语言相关性的度量

1.pearson、spearson和Kendall相关pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度。
肖玉贤·2019-12-13 12:24

机器学习系列-SVD篇

线性代数里重要的一种分解形式，其矩阵的特殊含义可以用来做处理线性相关。如在自然语言处理中，对新闻的分类，就可以采用SVD的方法，而且已取得不错的效果。
Datartisan数据工匠·2019-12-12 05:31
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