线性相关

R成精系列-R 错误汇总

你出错的原因，应该在hhh这个矩阵里，最少有两列或者两行完全相同，或者线性相关系数特别高，才会出现这样的问题。
Crazy_Rabbit·2019-12-06 07:03

高等代数理论基础22：线性相关性

线性相关性线性组合定义：若,使则称向量为向量组的一个线性组合也称可经向量组线性表出n维单位向量任一n维向量都是向量组的一个线性组合向量称为n维单位向量注：零向量是任一向量组的线性组合向量组线性表出定义：
溺于恐·2019-12-01 17:39

十一章 向量组的线性相关性

n维向量的概念定义：n个有次序的数a1，a₂，a，所组成的数组称为n维向量，这n个数称为该向量的个分量，第i个数a，称为第个分量。分量全为实数的向量称为实向量，分量全为复数的向量称为复向量。复数的代数形式image.png复数的集合意义：（1）image.png（2）image.png复数的绝对值（复数模）的概念：平面向量Oz的模|OZ，叫复数a+bi的模，记作|z|或|a+bil即复数z=a+b
糖炒栗子_01c5·2019-11-29 23:14

线性相关性总结

前言：线性代数的另一大重点0X00基本定义假设有（有s个n维空间的向量）考察若只有时上述式子才成立，那么称这s个向量线性无关举个例子，判断是否线性相关：按照定义我们写出：所以我们有方程：得到行最简形：此时所以只有
madao756·2019-11-27 23:29

基于Python的大数据分析基础（七）---数据可视化之Seaborn，Pandas可视化功能，networkx网络图，folium绘制地图

专门的统计数据可视化包安装pip3installseaborn7.3.1直方图和密度函数7.3.2散点图和密度函数7.3.3分组散点图7.3.4六边形图7.3.5二维核密度估算图7.3.6矩阵散点图7.3.7线性相关图
生活不易多才多艺·2019-11-16 15:32

Python数据分析学习笔记：计算相关系数

Python数据分析学习笔记：计算相关系数1、相关系数概念相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient,PPCC)
howard2005·2019-10-22 15:45

精通特征工程笔记（二）

虚拟编码对于k类别的变量编辑一个长度为k-1的特征向量，使得编码更具有解释性>>效果编码：与虚拟编码类似，区别在于参照类由全部由-1的向量表示，示例如下所示：存在的问题：one-hot编码有冗余（特征向量线性相关带来的影响
吃不饱吃不饱·2019-09-05 10:00

机器学习-特征选择

1.2.1Pearson相关系数：衡量变量之间的线性相关性，理解特征和响应变量之间关系的方法。1.2.2距离相关系数：克服Pearson相关系数的弱点而生的，有可能有非线性相关1.3基于学
368chen·2019-08-29 21:02

Python中的相关分析correlation analysis的实现

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
Erin_data·2019-08-29 15:51

线性相关及张成空间

阅读更多为了使A−1存在，等式Ax=b对每个b值有一个解。然而等式对某些b值可能没有解或有无限多个解。对某个b值不可能有几个解；如果x和y是解的话，那么z=αx+(1−α)y也是一个解，其中α为实数。为了分析等式解的个数，我们将矩阵A的列看作是从原点（指定值全为零的向量）出发的不同方向。从这个角度看，x每个元素指定了每个方向上需要的距离，例如：xi指定了在i列的方向上移动了多远：Ax=∑ixiA:
沈寅麟·2019-08-21 10:00

线性相关及张成空间

阅读更多为了使A−1存在，等式Ax=b对每个b值有一个解。然而等式对某些b值可能没有解或有无限多个解。对某个b值不可能有几个解；如果x和y是解的话，那么z=αx+(1−α)y也是一个解，其中α为实数。为了分析等式解的个数，我们将矩阵A的列看作是从原点（指定值全为零的向量）出发的不同方向。从这个角度看，x每个元素指定了每个方向上需要的距离，例如：xi指定了在i列的方向上移动了多远：Ax=∑ixiA:
沈寅麟·2019-08-21 10:00

【Python机器学习】之 PCA 算法（二）

这一方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由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。主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以主成分分析属于降维方法。主成分
大小宝·2019-08-12 21:40

PCA降维

另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。
范中豪·2019-08-06 21:00

Hive零基础从入门到实战 进阶篇（九） HiveQL：相关系数函数

1.什么是相关系数1.1定义相关系数(Correlationcoefficient)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。
风影楼前·2019-08-01 09:42

【Python机器学习及实践】基础篇：无监督学习经典模型（特征降维）

1.主成分分析线性相关矩阵秩计算样例importnumpyasnp#初始化一个2*2的线性相关矩阵M
游骑小兵·2019-07-23 20:20

机器学习：matlab和python实现PCA降维算法

在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理
AugustMe·2019-07-20 21:48

机器学习降维之主成分分析

1.主成分基本思想主成分基本思想：在主成分分析中，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一个变量的平均值维0，方差为1，之后对数据进行正交变换，原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换变成由若干个线性无关的新变量表示的数据
Fate0729·2019-07-18 13:00

《线性代数的本质》视频笔记

《线性代数的本质》视频笔记线性代数学习请移步https://www.bilibili.com/video/av44855426目录基张成线性相关矩阵线性变换矩阵乘法复合矩阵矩阵乘法的性质三维空间内的线性变换行列式二维空间三维空间行列式的计算逆矩阵矩阵的秩列空间零空间点积定义
509728263·2019-07-16 18:52

主成分分析 Principle Component Analysis

一、主要思想利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据，转换为由少数几个线性无关变量（主成分）表示的数据。
albyc22660·2019-07-15 10:00

主成分分析 Principle Component Analysis

一、主要思想利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据，转换为由少数几个线性无关变量（主成分）表示的数据。
王朝君BITer·2019-07-15 10:00

相关性系数，Covariance，Pearson的局限性

covariance：协变协方差Cov(x,y)表示两个变量之间的线性相关程度。对于n维度随机变量的，协方差矩阵，对角线为Cov(xi,xi)元素代表第i个元素的方差。
shudaxu·2019-07-10 11:15

可决系数R^2和方差膨胀因子VIF

介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对特征之间的线性相关关系进行检验，从而选取到独立性更好的特征，增强模型的解释能力。1.可决系数R^21.1什么是可决系数可决系数，亦称
丑心疼·2019-06-30 14:00

一图详解清华北大各学科全球权威排名

（一）☞线性相关和秩的物理意义☞数学史上你认为最丑陋的公式是什么？
算法与数学之美·2019-06-25 20:00

吴军信息论笔记|如何利用互信息解决问题

相关系数vs互信息：线性相关系数，从统计学出发度量信息A、B的关系，范围在-1到1，即有正相关和负相关。
马骋·2019-06-10 22:59

吴军信息论笔记|如何利用互信息解决问题

相关系数vs互信息：线性相关系数，从统计学出发度量信息A、B的关系，范围在-1到1，即有正相关和负相关。
马骋·2019-06-10 22:59

02.线性组合，张成的空间与基

---安古斯·罗杰斯线性组合：两个数乘向量的和（=a·+b·）向量张成的空间：所有可以表示为给定向量线性组合的向量的集合（二维空间中，若给定向量线性无关，则为整个平面，若线性相关，则为一条直线，零向量张成的空间为零
Maxcfb·2019-06-02 22:32

令人窒息的数学动态图

（一）☞线性相关和秩的物理意义☞数学史上你认为最丑陋的公式是什么？
算法与数学之美·2019-06-01 20:00

Sci-learn使用岭回归避免传统线性模型的一些问题

1.我们使用make_regression方法创建简单的数据集他们的有效秩是2，有效秩是2意味着虽然他们都是满秩矩阵，矩阵的列与列之间存在很强的线性相关性。
Day_and_Night_2017·2019-04-18 16:03

机器学习之深入理解主成分分析（Principal Component Analysis）

对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换，变成各个维度之间线性无关的数据。
我是管小亮 :)·2019-04-13 13:05

数据图表初探之——散点图

从图中能够很明显看出，它们是正线性相关的关系（因为，更接近1，所以为正相关）。即，接待量越大，满意量越多，反之则反。但是你不能说，因为接待量变大了，所以满意量就变多了。
爱子酱的猫·2019-04-06 23:10

主成分分析法PCA（一）：算法原理

这种方法利用降维的思想，通过向量变换的方法将众多线性相关指标转换成少数线性无关的综合指标，从而切断相关的干扰，指出主导成分，作出更准确的估量。
JohnsonSmile·2019-03-30 22:56

数理统计01：线性相关性系数，斯皮尔曼相关性系数计算及详解

在统计学中有三个可以衡量两个变量之间相关程度的指标：线性相关系数（linearcorrelationcoefficient）、斯皮尔曼相关性系数（Spearman’srankcorrelationcoefficient
向东的笔记本·2019-03-27 17:10

数据相关性分析

相关性分析主要用来描述变量之间的线性相关程度。在二元变量的相关性分析过程中，常用的有Pearson相关系数，Spearman秩相关系数以及判定系数。
一只爱喝酸奶的猫·2019-03-19 22:16

spss相关分析与回归分析

1.相关分析，根据a不能计算出确定的b，不存在函数关系，分为线性相关和非线性相关。
好好学习不将就·2019-03-14 20:26

0313@2019《给予的力量》读后感

其实并不是线性相关的关系，第一法则决定了我们有多大的价
丽人邦彭姐·2019-03-13 19:19

多元数据分析&统计建模与R语言（一）

笔记内容整理自Mooc，欢迎一起学习多元统计分析概述变量之间相依性分析构造预测模型，进行预报控制进行数值分类，构造分类模式简化系统结构，探讨系统内核多元数据的数学表示多元数据的直观分析多元线性相关分析多元线性回归分析广义和一般线性模型判别分析聚类分析主成分分析因子分析对应分析典型相关分析看着有点激动哈哈哈
未云锦上人·2019-03-13 14:21

5.gitchat训练营-线性回归——从模型函数到目标函数

既然认为和满足线性相关关系，那么线性函数：，就是我们的模型函数。其中也可以用
风吹柳_柳随风·2019-03-07 22:49

考研数学之线性代数知识点整理——3.向量

本系列博客汇总在这里：考研数学知识点汇总系列博客文章目录三、向量1向量的定义和运算1.1定义1.2运算2线性组合与线性表示2.1线性组合2.2线性表示2.3向量组的等价3线性相关与线性无关3.1定义3.2
邻居家的二狗子·2019-03-02 11:58

主成分分析（PCA）与奇异值分解(SVD）

，比如汽车有nnn个属性（或者说特征，那么维度就是nnn），而其中两个属性xi,xjx^i,x^jxi,xj分别表示汽车每小时行驶多少公里和每小时行驶多少英里，实际上这两个特征可以认为是一样的或者说是线性相关的
成都往右·2019-01-27 17:17

线性代数知识点整理

3.1线性方程组3.2线性组合LinearCombination3.3张成的空间Span4、线性方程组有多少个解4.1线性相关和线性无关4.2秩Rank5、求解线性方程组5.1初等行变换5.2简化行阶梯形式
城市中迷途小书童·2019-01-18 09:43

回归，岭回归。LASSO回归等

如果X存在线性相关的话，XTX没有逆：1.出现多重共线性2.当n
h_l_dou·2019-01-17 19:05

ML - 回归中的相关度和R平方值

皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient):1.1衡量两个值线性相关强度的量1.2取值范围[-1,1]:正向相关:>0,负向相关：<0,无相关性：=01.32.计算方法举例
leo567·2018-12-25 11:51

接大招：查重算法实现（二）——一致性模型

字符序列的操作对相似度有影响的只包括增加、删减、移动这三个操作；2.相同操作的单位操作复杂度增量一致相同；3.增加、删减、移动这三个操作单位操作的复杂度增量一致相同；4.两序列的相似度与各自操作复杂度线性相关
半打真心·2018-12-05 23:28

相关性分析步骤

观察散点图，可知：腰围与体重应该是存在线性相关性的，或者说，腰围对体重是有影响的。不过，这相关程度（或影响程度）有多大，则需要进一步
Gavin姓陈·2018-12-04 17:57

Python数据可视化--Matplotlib绘制图形

分布曲线i.直方图：将定量数据划分为若干连续区间，在这些连续的区间上绘制柱（类似柱状图）ii.分布曲线：对应数据的分布函数关系分析：散点图a.散点图：分别以自变量和因变量作为横纵坐标，当自变量与因变量线性相关时
ckSpark·2018-12-02 23:49

数据特征分析（三）

6相关性分析6.1定义分析连续变量之间线性相关程度的强弱,并用适当的统计指标标识出来的过程6.2直接绘制散点图判断两个变量是否具有线性相关最直接的方法data1=pd.Series(np.random.rand
熊定坤·2018-11-13 23:23

协方差、协方差矩阵的数学概念及算法计算

方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值：协方差（Covariance）是度量两个变量的变动的同步程度，也就是度量两个变量线性相关性程度。如果两个变量的协方差为0，则统计学上认为二者线性无关。
Aventador_SV·2018-11-06 09:15

PCA算法笔记

（此博文只是自己的学习笔记，不具参考价值）Principalcomponentanalysis(PCA)PCA算法将高维特征转换成低维特征（非线性相关），同时减小计算量。
Site1997·2018-11-06 05:20

学习笔记第二十三节：线性代数

线性相关：对于n维向量组，我们称其为线性相
Deep_Kevin·2018-11-04 16:54

线性代数基础

线性代数向量1.线性相关与线性无关向量组线性相关存在一组不全为的实数，使得：即至少有一个向量可以用其余向量线性表示。
JasonJe·2018-11-01 18:08
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