Correlation

回归中的相关度和R平方值 学习笔记

的相关度1.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:=0公式：correlation
Moelimoe·2020-09-13 09:53

Multi Channel-Kernel Canonical Correlation Analysis for Cross-View Person Re-Identification

交叉视角行人重识别的多通道核典型相关分析ACMTransactionsonMultimediaComputing,Communications,andApplications(TOMM)2017年5月5日出版摘要在本文中，我们介绍了一种方法，以克服多摄像机网络中行人再识别的主要挑战之一，即交叉视图外观变化。所提出的解决方案通过利用多个特征表示来解决在不同摄像机视图中人物外观的极端可变性。对于每个特
鄠邑原野·2020-09-10 20:13

pearson与spearman相关系数的比较

相关性（correlation）是指两个随机变量之间的关系，可以衡量两个变量间关系的强弱和方向。一般我们常用的是皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数。
生信编程日常·2020-09-04 19:08

目标跟踪算法之相关滤波器（一）：MOSSE

“VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters.”CVPR2010一、相关的理解在信号处理中，有一个概念–相关性（correlation）：描述两个因素之间的联系
钰捷·2020-08-26 15:26

目标跟踪之CVPR_2017_Attentional Correlation Filter Network for Adaptive Visual Tracking

Attentionfeature:在13年的一篇《Attentionimprovesorimpairsvisualperformancebyenhancingspatialresolution》文章中提到了attentionfeature在视觉项目上的影响。文章中论述了一些假设，最终得出结论：attentionfeature通过增大了空间分辨率而增强了边缘区域的performance，但是会减弱中
blink_pola·2020-08-26 13:19

【Kafka零基础学习】Broker Produce一张图详解

correlation_id：序号，由客户端产生，单调递增，服务端不做任何修改，在Response中会回传给客户端。client_idlength：client_id值所占字节长度。clien
文竹小二·2020-08-26 11:43

广告数据定量分析：第一章——广告优化中的统计学

广告数据定量分析：第一章——广告优化中的统计学1、统计学2、学会运用统计3、统计学的主要思想4、统计学和广告优化的关系5、广告数据定量分析的主要理念（1）目的性Purpose（2）有限性Limited（3）相关性Correlation
探岳精神·2020-08-26 08:49

Ridge回归

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，自变量之间线性相关-correlation很高，实质上是一种改良的最小二乘估计法
zd_njupt·2020-08-25 09:16

WF4:活动关联Activity correlation

Activitycorrelation：活动关联，确保两个活动一起工作。当使用多个活动来完成单个操作时需要使用Activitycorrelation，WF4中的Send和ReceiveReply活动就是很好的例子。当我们使用ReceiveAndSendReply或SendAndReceiveReply模板时，需要的活动的关联都已经自动的配置好了，但是如果我们在代码中使用Send和ReceiveRe
weixin_33841503·2020-08-24 06:58

CVPR2017跟踪算法CSR-DCF的配置（Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability）

1、CSR-DCF跟踪算法Github下载地址：https://github.com/alanlukezic/csr-dcf2、打开compile.m更改为自己的OpenCV安装路径3、运行compile.m，此时需要调用C++编译器，如果出现错误，请参考博客配置好matlab中的C++编译环境：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/8
博博有个大大大的Dream·2020-08-24 01:03

Semantic matching & Semantic correlation matching

1、算法简介在跨媒体交叉检索领域，一个可行的子空间学习方法是在一个抽象的高层（可以看做是语义层）表示原始数据。以图像和文本为例，通过某种监督学习算法把原始图像空间I和文本空间T映射到相应的图像语义子空间SI和文本语义子空间ST。两者的语义子空间是由相同的语义概念库模型生成的，假设抽象的高层语义概念共有K个，即V={v1,...,vK}，两个语义子空间特征向量都代表了对应样本（图像或文本）属于各个语
flyingliufan·2020-08-24 00:00

DCFNET: DISCRIMINANT CORRELATION FILTERS NETWORK FOR VISUAL TRACKING

这个工作是中科院王强博士的工作，也是第二个将特征提取网络和协同滤波网络级联到一起进行端到端训练的文献，在后续先后出现了CREST、FlowNetwithtemporalandspatialatttention等。1.论文的意义判别滤波器目前是在线目标跟踪领域非常主流的方法。当前的发展方向主要是：在传统DCF基础之上进行多核等研究融合深度学习，从最开始的训练深度特征提取器到目前的基于网络的end-t
沈子恒·2020-08-23 22:48

蒸馏法文章选读——Correlation Congruence for Knowledge Distillation

7,CorrelationCongruenceforKnowledgeDistillationhttps://arxiv.org/abs/1904.018021)，创新点：原始的蒸馏法只是用学生网络的某个向量去拟合教师网络的该向量，无论是kl散度还是欧式距离，只是向量之间的映射；但是由于教师网络和学生网络本来的差异性，所以不应该仅仅学习教师网络和学生网络单个样本向量间差异，还应该学习这两个样本间的
Eva_Hua·2020-08-23 04:04

独立性分析——Projection correlation between two random vectors

致谢：Thankstomywife！感谢智慧与美貌并存的（某人要求必须加）老婆举办的论文研讨班，让我看懂了一篇篇最新的统计理论论文，激发了我的兴趣及研究热情~我从2016年开始关注随机向量/变量的相关性/独立性分析。起初，对Fosdicketal.[2]使用Wilks’lambda统计量分析网络邻接矩阵低维隐含因子与节点属性间依赖性的方法很感兴趣，但该方法假设隐含因子与节点属性均服从正态分布，而且
BruceQD·2020-08-23 04:38

t-SNE数据降维（2维3维）及可视化

（最近看了一个叫光谱特征在后门攻击中的用法，读完之后发现是用了一个SVD也就是奇异值分解做了降维，然后用残差网络的representation层残差与残差的奇异值分解后的右奇异值矩阵的第一行做乘法得到correlation
小刘同学_·2020-08-22 12:08

DB2函数

DB2函数大全函数名函数解释函数举例AVG()返回一组数值的平均值.SELECTAVG(SALARY)FROMBSEMPMS;CORR(),CORRELATION()返回一对数值的关系系数.SELECTCORRELATION
yanxiaohui5522·2020-08-21 23:37

【转载】关于图像卷积的作用和几种卷积核

http://www.cnblogs.com/wuyuankun/p/4149499.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_4bdb170b01019atv.html讲解了correlation
麦兜胖胖次·2020-08-21 16:03

求距离2——distance.cdist()方法，返回距离值

Thedistancemetrictouse.Ifastring,thedistancefunctioncanbe‘braycurtis’,‘canberra’,‘chebyshev’,‘cityblock’（曼哈顿距离）,‘correlation
鸿儒517·2020-08-20 20:57

An Experimental Survey on Correlation Filter-based Tracking

AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking本文参考文章《AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking》这篇文章中，作者对近年来基于相关滤波方法的视觉跟踪的有关研究进行了总结。作者通过一个统一的框架，总结了11种方法，回顾了这些算法的贡献，图表1做出了总结。一般来说，滤波器的
leek1727·2020-08-20 16:14

NCC视差匹配计算视差图（python）

1.1NCC视差匹配方法1.2双目立体匹配二、实验内容2.1不同窗口对匹配结果的影响2.2分析三、实验代码四、总结一、视差计算原理1.1NCC视差匹配方法归一化相关性（normalizationcross-correlation
yiyi-m·2020-08-20 09:18

python使用rabbitmq实例七，相互关联编号correlation id（7）

correlation翻译成中文就是相互关联，也表达了这
jazwoo·2020-08-19 17:25

DB2函数大全

DB2函数大全函数名函数解释函数举例AVG()返回一组数值的平均值.SELECTAVG(SALARY)FROMBSEMPMS;CORR(),CORRELATION()返回一对数值的关系系数.SELECTCORRELATION
Jerelyn·2020-08-19 17:52

理解covariance协方差 vs correlation coefficient相关系数

covarianceFromwikipedia,inprobabilitytheoryandstatistics,covarianceisameasureofthejointvariabilityoftworandomvariables.Ifthegreatervaluesofonevariablemainlycorrespondwiththegreatervaluesoftheothervari
Quant_Learner·2020-08-19 16:04

C-COT:Beyond Correlation Filters: Learning Continuous Convolution Operators for Visual Trackin论文笔记

文章主要提出了连续卷积算子操作，用一个隐式插值模型来形成一个在连续空间上的学习问题。下图中第一张图表示的是多分辨率的特征图，第二张图表示的是学习到的连续卷积算子，第三张图表示的是每层的置信分数，最后一张表示的是合并后的分数图，得到目标位置。学习连续卷积算子(1)首先，在一维空间上介绍文章中的学习方法，然后在扩展到图片的二维空间上去。g:R→C是在空间L2(T)上的以T为周期，Lebesgue可积的
echo_hao·2020-08-19 03:52

correlation filter 目标跟踪论文集

correlationfilter最近几年在目标跟踪中取得不错成绩，得到较为广泛地关注。为研究correlationfilter在目标跟踪中的应用，将相应的主要论文进行汇总，以便后续学习总结和分析。收集从2010年开始发表在顶会顶刊上的使用correlationfilter进行目标跟踪的论文大致有：[1].Visualobjecttrackingusingadaptiveorrelationfil
TJXUNwu·2020-08-19 01:46

Canonical Correlation Analysis(CCA) 典型相关分析

1.典型相关分析的基本思想首先，什么是非典型的即经典的相关分析。给你两组变量X=[x1,x2,...,xm]，Y=[y1,y2,...,yn]，要研究X和Y之间的相关性，就是要得到一个X和Y的协方差矩阵cov(X,Y)，矩阵中的每一个值uij表示的就是X的第i维特征xi和Y的第j维特征yj之间的相关性。之后的相关性研究工作就是要基于这个矩阵展开。这样做的一个弊端就是，只考虑了xi和yj单个维度的相
Maggie张张·2020-08-18 13:42

数据可视化——R语言ggplot2包绘制相关矩阵为热图

本文翻译了一篇英文博客，博客原文链接：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-quick-correlation-matrix-heatmap-r-software-and-data-visualization
微露·2020-08-18 13:09

典型关联分析CCA（canonical correlation analysis）

先看两个数学概念：相关系数（参看百度百科）相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度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：简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线
风翼冰舟·2020-08-18 12:28

SPSS典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）案例（SPSS25最新版）

一、为什么要用典型相关分析典型相关分析研究的是两组变量之间的关系，如{x1,x2,x3}和{y1,y2,y3}两组变量之间的关系。具体来说，变量间的相关关系可以分为以下几种：两个变量间的线性相关关系，可用简单相关系数一个变量与多个变量之间的线性相关关系，可用复相关系数。多个变量与多个变量间的相关关系，使用典型相关关系二、典型相关分析的基本原理典型相关分析在研究两组变量间的线性相关关系时，将每一组变
张大千09·2020-08-18 12:30

经典相关分析，典型关分析， CCA，Canonical Correlation Analysis，多元变量分析，线性组合，相关系数最大化...

1.从概率论中相关系数推广而来在概率论中，研究两个变量之间的线性相关情况时，提出了相关系数这个概念。做一下推广，如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时，提出了全相关系数（或者复相关系数）的概念。然后，在1936年，有个叫做hotelling的数学家，又进一步做了推广，研究多个随机变量和多个随机变量之间的线性相关关系，提出了经典相关分析的理论。2.经典相关分析的定义经典相关分析是研究两组
weixin_33965305·2020-08-18 12:13

Kafka的Producer报错：Fetching topic metadata with correlation id 0 for topics

问题在向Kafka生产消息时，报错：Fetchingtopicmetadatawithcorrelationid0fortopics[Set(game-etl-finished-topic)]frombroker[id:0,host:192.168.90.83,port:9093]failed排查过程出现问题之前做了一个操作：中断了一次消费程序后再生产数据时报错具体报错内容如下(IP端口屏蔽了，I
游与寻·2020-08-18 12:39

Cross Correlation

http://paulbourke.net/miscellaneous/correlate/CrossCorrelationAutoCorrelation--2DPatternIdentificationWrittenbyPaulBourkeAugust1996Crosscorrelationisastandardmethodofestimatingthedegreetowhichtwoserie
uboulder·2020-08-18 12:43

R语言绘图：时间序列分析 ggplot2绘制ACF PACF

R语言绘制时间序列自相关图和偏自相关图方法一Acf(DATA,type="correlation")Acf(DATA,type="partial")方法二library(ggfortify)autoplot
HuFeiHu-Blog·2020-08-18 12:11

相关性研究的参数方法：Pearson r-test

Source:http://www.r-bloggers.com/parametric-method-for-the-study-of-the-correlation-the-pearson-r-test
timothyzh·2020-08-18 12:50

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）

典型相关分析（CanonicalCorrelationAnalysis）2011年06月17日⁄科研⁄共7443字⁄评论数7⁄被围观1,383阅读+ACMMM2010的一篇优秀学生论文《ANewApproachToCross-ModalMultimediaRetrieval》，其主要方法就是CCA（典型相关分析），今天看见JerryLead的博文有写，就转载过来了，首先介绍下这篇文章。Cross-
pi9nc·2020-08-18 11:51

典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)

典型相关分析（一）引入典型相关分析（CanonicalCorrelationAnalysis）是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。他能够揭示出两组变量之间的内在联系。我们知道，在一元统计分析中，用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系，用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而，这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系，于是提出了CCA。其基本思想和主成分分析非
刘关张·2020-08-18 11:39

关于皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）的一点理解

对于两个向量应该如何度量它们之间的相似度？一种度量思路是考虑它们之间的欧几里德距离：另外一个度量思路是考虑它们之间的皮尔逊相关系数：公式的定义与概率论中相关系数的定义一致，反映了两个随机变量之间的相关性。对于上述公式，在分子分母上同时乘以向量的维数n，可以得到如下的公式：将向量X,Y中每一项减去向量的平均值，即将向量做一下平移：可以看到上式即为向量X',Y'之间夹角的余弦值：故，利用欧几里德距离计
huaxia048·2020-08-18 11:25

[R语言] ggplot2入门笔记4—前50个ggplot2可视化效果

文章目录通用教程简介(IntroductionToggplot2)4ggplot2入门笔记4—前50个ggplot2可视化效果1相关性(Correlation)1.1散点图(Scatterplot)1.2
落痕的寒假·2020-08-18 10:09

R语言入门（1）时间序列分析

更学术一点，就是是说统计特性（mean，variance，correlation等）不会随着时间窗口的不同而变化。2.1时间序列可视化因
LiuYuan_BJTU·2020-08-18 10:38

互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现

互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。
weixin_30244889·2020-08-18 10:24

时间序列之间的相关性检测

互相关（Cross-Correlation）互相关是两个不同时间序列的比较，以检测具有相同最大值和最小值的指标之间是否存在相关性。例如：“两个音频信号同相吗？”
Eaton18·2020-08-18 10:29

卷积神经网络（CNN）中有关概念

卷积神经网络是含有卷积层的神经网络二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器
zhangycode·2020-08-17 17:46

TPAMI2015跟踪算法KCF的配置（High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters）

作者提供的代码下载地址为：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/1、下在matlab版本代码2、run_tracker.m，更改数据集所在目录（此处使用的是OTB100数据集，下载地址为：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/82079220）3、更改figure属性（1）打开show_v
博博有个大大大的Dream·2020-08-16 20:23

【小白笔记】目标跟踪BACF(Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking)论文笔记

文章目录1.主要贡献2.主要思想2.1思路理解2.2公式表达3.优化方法4.实验结果1.主要贡献这篇文章发表于ICCV17上，?论文地址，?项目地址，从思路来说并不难，难的是那个公式化的那个步骤不容易理解，这也是作者的厉害之处，数学表达能力特别强。下面就来说一下这篇文章吧，有不对的地方欢迎一起讨论~贡献1：这个算法使用了真实的移位产生的负样本，这些样本包括了更大的搜索区域和真实的背景，而不是传统C
Tominute·2020-08-16 01:28

卷积神经网络基础

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
牧羊少年嘤嘤·2020-08-16 01:06

【目标跟踪】FlowTrack：End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention

来自CVPR2018的一篇文章原文链接：End-to-endFlowCorrelationTrackingwithSpatial-temporalAttentionMotivation作者认为目前的算法大都只考虑了目标在当前帧的表观特征，对帧间信息利用太少，而tracking本身是基于视频序列做的——这无疑是一种浪费，同时也会降低跟踪器的性能。所以作者提出了一种flowcorrelationtra
kobe_huai·2020-08-16 00:42

相位相关算法实现（Phase Correlation）（FFTW版）

相位相关：voidPhaseCorrelation(UChar*ref,UChar*tpl,double*poc,intwidth,intheight){inti,j,k;doubletmp;intstep=width;intfft_size=width*height;/*setuppointerstoimages*/UChar*ref_data=(UChar*)ref;UChar*tpl_dat
那闯·2020-08-15 20:00

WARN Fetching topic metadata with correlation id 955 for topics [Set(test3)] from broker [BrokerEndP

生产消息打开消费控制台查看消息命令-----./bin/kafka-console-consumer.sh--zookeeperzk1:2181--topictest1--from-beginning出现下列错误信息：[2016-03-0913:51:02,016]WARNFetchingtopicmetadatawithcorrelationid955fortopics[Set(test3)]f
zhmgzhmg·2020-08-15 09:47

nn.MaxPool2d()的kernel_size为tuple用法

参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int,
Douzi1024·2020-08-14 13:33

kafka问题解决：Error while fetching metadata with correlation id 1 : {alarmHis=LEADER_NOT_AVAILABLE}

环境springboot2+kafka_2.11-1.1.0，kafka是单机版环境报错提示Errorwhilefetchingmetadatawithcorrelationid1:{alarmHis=LEADER_NOT_AVAILABLE}报错原因获取相关ID为xx的元数据时出错问题解决修改config\server.properties,修改内容如下：listeners=PLAINTEXT:
ldx2·2020-08-14 11:33
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