线性相关

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

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

多元相关分析与多元回归分析

目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量间的关系分析变量间的关系有两类
水木本源·2018-10-27 17:02

多元相关分析与多元回归分析

目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量间的关系分析变量间的关系有两类
水木本源·2018-10-27 17:02

【零散知识】字典学习（Dictionary Learning）

正文：{资料[2]让我想起了之前学习的线性代数知识，当时学线性组成和线性相关时我也是想到了人对事物的理解（或者说我对事物的理解）：首先通过之前的经验形成一组基，之后通过这组基来线性组
爱吃苹果的魚·2018-10-13 21:33

三大统计学相关系数讨论

一皮尔森相关皮尔森相关描述两个变量之间的线性相关x,y为两个变量。
yu_tsl·2018-10-11 10:48

机器学习100天——实现简单线性回归(第二天)

假设两个变量是线性相关的，那么我们要找到一个线性函数，根据特征或自变量X来精确预测响应值Y。如何找到最佳拟合线在这个回归模型中，我们尝试通过寻找最佳拟合线来最小化预测的误差——根据线性回归预测的结果误
小菜两碟·2018-10-09 06:00

机器学习算法——回归算法总结（一）

1.线性回归2.局部加权回归3.岭回归4.Lasso回归5.CART回归树一线性回归：线性回归是一类重要的回归问题，在线性回归中，目标值和特征之间存在线性相关的关系1基本的线性回归线性回归
qq_16608563·2018-09-19 17:02

07 pandas DataFrame - 相关系数与协方差、去重、计数、成员资格

===相关系数与协方差===相关系数(Correlationcoeffieient)：是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。
白尔摩斯·2018-09-17 16:33

概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization）

在这篇论文中，我们提出了概率矩阵分解（PMF）模型，它的规模与观察值的数目线性相关，并且更重要的是，它在非常大的、稀疏的和非常失衡的Netflix数据集上表现优异。
天雨龙马·2018-09-14 10:15

深入浅出深度学习（四）概率统计基础

3、协方差——衡量多维随机变量之间相关性的一种统计量方差是衡量一个变量与期望间的偏离程度，而协方差是衡量两个变量间的线性相关性，当X=Y时，协方差就等于方差。
呆呆的猫·2018-09-07 14:33

线性代数的几何理解

空间：所有给定向量的线性组合av+bw线性相关：减少一个向量，但不减小张成的空间行列式：变换后，向量围成空间的面积/体积。。。行列式=0:进行线性变换后，空间有维度被压缩。
照膽·2018-09-02 11:36

100天机器学习实践之第2天

这种方法假设两个变量线性相关。因此，我们的目标是找到一种函数，能够根据X尽可能精确地预测Y值。
fanzhh·2018-08-25 18:50

机器学习入坑指南（三）：简单线性回归

假定自变量xxx与因变量yyy线性相关，我们可以根据一系列已知的(x,y)(x,y)(x,y)数据，通过某种方法，拟合出一条直线y=b0+b1xy=b_0+b_1xy=b0+b1x，并利用这条直线预测yyy
Evan-Nightly·2018-08-21 22:30

线性代数基本概念

dependent如果只有零解，就是线性相关的。nullspaceAx=0的非0解的组成的空间，就是null
areece·2018-08-19 14:52

机器学习-聚类(混合高斯算法)

一，介绍学习混合高斯，先要了解几个概念：1，协方差: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。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。
lyn5284767·2018-08-06 10:23

典型相关分析（CCA）

我们有相关系数，如下所示：ρ(X,Y)=cov(X,Y)DX√DY√ρ(X,Y)=cov(X,Y)DXDY值ρ(X,Y)ρ(X,Y)的绝对值越接近1，说明X与Y的线性相关性越高值ρ(X,Y)ρ(X,Y)
changyuanchn·2018-07-30 23:03

Python使用逻辑回归算法根据三围数据判断用户性别

2）样本的多个特征之间尽量不要存在线性相关性。问题描述：根据三围数据判断用户性别。
Python_小屋·2018-07-22 00:00

python 计算 Pearson 线性相关系数

1.代码importscipyfromscipy.statsimportpearsonrx=scipy.array([1,2,3,4,5])y=scipy.array([2,4,6,8,9])r_row,p_value=pearsonr(x,y)printr_rowprintp_value效果
林微·2018-07-21 11:46

AI 线性回归

关系呈现为U型图；2.查找最佳w，将问题转换为求导w=w-r*(dloss/dw)dloss/dw=d(y'-y)^2/dw=2x(wx-y)设置r=0.01循环多次后越来越接近正确w使用touch：1.线性相关的问题初始化
铭记北宸·2018-07-17 10:34

Linear Regression 进行房价预测

LinearRegression理论基础LinearRegression认为各个feature之间的关系是线性的，通过修正线性相关的系数，来拟合整个变化趋势。
ChichiZhou·2018-07-14 03:38

Linear Regression 进行房价预测

LinearRegression理论基础LinearRegression认为各个feature之间的关系是线性的，通过修正线性相关的系数，来拟合整个变化趋势。
ChichiZhou·2018-07-14 03:38

机器学习算法总结(九)——降维(SVD, PCA)

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。降维方法有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维。
微笑sun·2018-07-11 08:00

皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)

概述定义物理意义皮尔森距离机器学习中的应用代码实现概述皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient)，是一种线性相关系数，
chao2016·2018-07-04 19:02

【让AI飞】线性代数索引

本章目录标量、向量、矩阵和张量向量的乘法运算矩阵的乘法运算矩阵的转置，矩阵的逆，矩阵的秩，矩阵的行列式线性组合，线性相关与生成子空间特殊类型的矩阵范数特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式实例
鹅城惊喜师爷·2018-07-03 08:42

2018-06-27 线性代数基础

3、线性相关：一个向量可以用另外的向量表示，u=aw+bv，则说u和w、v线程相关。即u落在w和v组成的张成空间上。最基本的，u=aw，则u在w所
请叫我魔法师·2018-06-30 10:33

理解主成分分析 (PCA)

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。
SIGAI_csdn·2018-06-12 13:57

线性回归

试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数:image向量形式:image简单、基本、可解释性好1.2线性回归image有监督学习→学习样本为image输出/预测的结果yi为连续值变量需要学习映射假定输入x和输出y之间有线性相关关系
iOSDevLog·2018-06-07 00:13

机器学习-1 线性回归

因此我们可以使用相关系数去衡量线性相关性的强弱。使用平方误差和衡量预测值不真实值的差距：我们希望平方误差越小越好，这代表拟合程度越高。求取最小值，可以使用两种方法。分
何杭江·2018-05-16 21:31

空间直线的最小二乘拟合

可推算m*m1=sqr(p(x,z))=sqr(conv(x,z))/(var(x)*var(z)),也就是x和z线性相关系数的平方。理论推导过程：求矩阵即可得到m,n,x0,
恬淡-激昂·2018-05-09 08:54

模型选择

对拟合程度的要求其他要求:性能,时间,空间影响选择的因素有很多,如果没有特别的要求,尽量选择简单的模型(Occam'sRazor)LogisticRegression(LR)LR首屈一指.适用于特征基本线性相关
wangke·2018-05-07 18:52

降维 PCA MDS Isomap

PCA主要思想是去掉线性相关的影响。原数据定了，降维得的维数也就定了，可以通过选择数据的损失程度来确定维数。
XP启航·2018-05-02 11:13

皮尔森相关性的相似度

基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1,1]之间。
baidu-liuming·2018-04-26 09:50

互信息

我们可以有线性相关系数（皮尔逊积矩相关系数)、卡方检验（此处不谈）和互信息这几个指标来进行量化。
一只飞鱼fy·2018-04-03 13:57

几种相关系数的使用场景

不同相关系数的使用场景：皮尔森相关系数r：是建立在线性相关的基础上，一般指直线，若是曲线则要求两变量数据的间距相同或者数据取自于正态分布数据中，而且极值也会对系数产生影响，所以不是所有的关于数值的数据都可以用皮尔森相关系数来表示两个变量的相关性
enhengz·2018-03-29 16:38

相关系数矩阵与热力图heatmap(Python高级可视化库seaborn)

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。
Young_618·2018-03-16 00:00

MIT线性代数笔记-第二十四讲

由于列值相加为零，我们可以得到xA=0,即行向量线性相关，
kevin聪·2018-03-15 00:47

【线性代数】线性相关与线性无关的定义与性质

定义1线性相关：KnKn中向量组α1,α2,...,αsα1,α2,...,αs(s≥≥1)称为是线性相关的,如果KK中有不全为0的k1,k2,...,ksk1,k2,...,ks使得k1α1+k2α2
gfnbijsda·2018-02-23 18:25

特征处理（特征筛选，排序）

通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下：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
SZU_Hadooper·2018-01-09 13:56

AI-深度学习框架-应用数学和机器学习基础

AI-深度学习框架-应用数学和机器学习基础矩阵、多项式、群论标量、向量、矩阵和张量乘矩阵和向量恒等矩阵和逆矩阵线性相关和跨度范式理论范式是存在于某一科学论域内关于研究对象的基本意向。
Leemboy·2017-12-17 21:53

线性回归模型

一、简单线性回归1.我们研究回归分析时要查看变量间是否存在相关性，线性相关公式为但是这个地方要注意，这个系数为线性相关系数，不能说明非线性关系的相关性（至于非线性相关的相关性度量方式会在以后的简文中讲解
enhengz·2017-12-17 17:40

多重共线性、异方差和自相关性

则变量系数组成的矩阵应该是满秩的，且变量间不存在共线性不代表变量间不存在非线性关系产生变量相关性的原因有很多，一般为经济变量之间的相同变化趋势，模型中包含滞后变量和截面数据等等1.1多重共线性的检验&计算相关系数，因为相关系数是对线性相关的度
enhengz·2017-12-17 16:25

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·2017-11-21 00:00

1.线性代数的本质

计算机角度有序列的列表解释：向量的加法向量的乘法线性代数的作用：让计算机通过处理数字来描述并操作空间2.线性组合张成的空间与基我们选择不同的基向量，得到一个合理的新坐标系在二维空间来说只要二个向量不相关，就可以成为一个基底线性相关线性无关
土豆有点·2017-11-09 09:19

关于机器学习中基于对数线性回归模型的讨论

前言在之前的关于回归问题的讨论中，笔者主要给出了一般原始的线性回归模型（主要以最小二乘法形式进行的）以及其它两种主流的线性回归模型的补充内容，它们主要是为了解决样本之间存在线性相关性的问题，包括岭回归和
chenhu73·2017-10-17 08:15

自定义View高仿小米天气24小时天气预报折线图

项目地址HourlyForecastView欢迎star博客原文直接从md文件复制过来的如果版式有问题请查看原文感谢这位博主给的思路分析文章需求分析圆点的宽高(宽为固定的，高与该时刻温度值线性相关）虚线宽度的判定
pxM_Wxd·2017-10-12 22:05

特征提升之特征筛选

比如，PCA主要用于去除多余的线性相关的特征组合，因为这些冗余的特征组合不会对模型训练有更多贡献。不良的特征自然会降低模型的精度。
cicilover·2017-09-05 18:21

Python机器学习应用 | 岭回归

1岭回归对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：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)−1XTy对于矩阵X，若某些列线性相关性较大
JinbaoSite·2017-06-30 10:19

行列式（方程组）

引言对于二元线性方程组上述解也可以写成此方程有唯一解即范德蒙德行列式（待补充）克拉默法则（Cramer）AX=b齐次线性方程组总有解（零解）x=0:常数项AX=0;1.当|A|不等于0，只有零解；（线性无关，满秩）2.当|A|等于0，有非零解；(线性相关
Q_Q_Y·2017-06-05 19:34
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