Correlation

相关和卷积

相关在信号处理中，cross-correlation是用来度量两个有相对位移的函数（信号）的相似程度的。
voyagflyer·2020-06-27 11:41

搞懂Determine_die_pitch_fft_correlation补，hessian matrix部分

例程里面有个提取亚像素精度的重要函数，设计很多数学原理知识，如果不看原理只看应用有点知其然不知其所以然的感觉。在这个学习中发现了matlab的一个功能就是，帮助你画出来你想要的图片，来促进理解，但是现在matlab功力不够，很多东西还得回来记着问问Ds快速学习。看它的帮助文档先：local_max_sub_pixextractslocalmaximafromtheimageImagewithsub
SRT字符不够·2020-06-27 06:10

计算机视觉中的各种卷积(Convolution in Computer Vision)

目录1.卷积与互相关Cross-correlation2.深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本）(singlechannelversion,multi-channelversion)3.3D卷积4.1
JohnCSWorld·2020-06-27 02:45

微信小程序 ---制作一个像APP一样的授权列表方式

/tool/wx_correlation.js'Page({/***页面的初始数据*/data:{},/***生命周期函数--监听页面显示*/onShow:function(){//弹窗只弹一次编辑器清除缓存可以再
豆i浆·2020-06-26 10:54

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

文章目录0皮尔逊系数1python计算方法1.1根据公式手写1.2numpy的函数1.3scipy.stats中的函数0皮尔逊系数 在统计学中，皮尔逊相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient，简称PPMCC或PCCs）。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

相关性系数介绍+python代码实现 correlation analysis

参考文献：1.python皮尔森相关系数https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html皮尔森系数重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变
海州湾·2020-06-25 04:02

Massive MIMO channel model survey

主要介绍了两种信道模型：1）correlation-basedstochasticmodels(CBSMs)主要用来分析massiveMIMO的理论性能，但是实际的精确度不高，而且很难描绘非平稳现象以及球面波的影响
Palace_w·2020-06-25 04:19

pytorch中nn.Conv2d的理解

stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)kernel_size:Sizeoftheconvolvingkernelstride:步长，控制cross-correlation
盘行·2020-06-24 23:50

也谈时间和精力管理

做能量管理图的初衷是想track每周的能量专注程度，以及和运动频率、瑜伽冥想、生理期是否有一定的correlation。还有每月画图是为了发现规律，这样好安排生活
QBellC·2020-06-24 23:07

Spark成长之路(6)-Correlation

sparkml源码spark准备彻底支持DataFrame特性，所以重新了ml的api，原先的以RDD为基础的api都放在了mllib中，但是都是维护阶段，推荐使用ml下的api。相关性有2种相关性，皮尔森积矩相关系数和斯皮尔曼等级相关，具体原理请自行搜索，主要是判断两个向量的关联性。样例importorg.apache.spark.ml.linalg.{Matrix,Vectors}import
Q博士·2020-06-24 21:36

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）理解

转自：http://segmentfault.com/q/1010000000094674皮尔逊相关系数理解有两个角度其一,按照高中数学水平来理解,它很简单,可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后,然后两组数据的乘积和除以样本数Z分数一般代表正态分布中,数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理)标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方.
memory513773348·2020-06-24 14:40

Python中的相关分析correlation analysis

相关分析（correlationanalysis）研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。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

(八) RabbitMQ实战教程(面向Java开发人员)之RabbitMQ实现异步RPC

RGP-RABBITMQ.gitRabbitMQJavaClient服务端步骤:1.服务端监听一个队列，监听客户端发送过来的消息2.收到消息之后调用RPC服务得到调用结果3.从消息属性中获取reply_to，correlation_id
RobertoHuang·2020-06-22 04:03

WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis

前言这篇文章讲WGCNA方法论这篇文章发在2008年BMCBioinformatics(IF=3.781)，但是到目前的引用量高达1926.1.为什么要开发这个软件在现有方法中（差异分析或趋势分析无法对基因进行有效分类）image.png依赖数据的功能分析无法推测新的调控关系Kegg的pathway都来源文献已报到的调控关系如果你关注的调控系在已有数据库未录入（或还没被报道），依赖这些分析是难以找
thinkando·2020-06-22 00:11

rabbitmq 消息对象的结构

·填充message-id和correlation-id来唯一标识消息和消息响应，用于在工作流程中实现消息跟踪。·利用timestamp属性减少消息大小，并创建一个规范定义
LCRxxoo·2020-06-21 23:57

热力图和相关系数分析

热力图(heatmap)和相关性(correlation)分析则是常见的分析手段，本文主要介绍两者的使用方法，文中使用的演示代码放在GitHub中。
sljwy·2020-06-21 07:22

R IN ACTION SELF-TUTORIAL-14 相关系数计算与作图corrplot或chart.Correlation方法 2020-06-05

首先看这个实例和相关系数作图结果，再做解释：install.packages("corrplot")testcorr111<-read_excel("C:/Users/Mr.R/Desktop/testcorr111.xlsx",sheet="Sheet1")View(testcorr111)h<-testcorr111[,2:7]##是从第二列开始的数据计算相关系数!cor(h)library(
RashidinAbdu·2020-06-06 23:38

关于灰度共生矩阵的一点知识（MATLAB）

特征量1、对比度(contrast)2、角二阶矩(AngularSecondMoment,ASM）3、熵(entropy）4、逆差矩(InverseDifferentMoment,IDM）5、相关性(correlation
Macadamias·2020-05-12 21:43

【统计学】三大相关系数之斯皮尔曼相关系数（spearman correlation coefficient）

斯皮尔曼相关系数是统计学中三大相关系数之一具有非常好的使用场景，对于解决我们生活中的排名类的问题时使用的比较多，其实大家更多的知道的相关系数是皮尔逊（person）相关系数，这个相关系数我们也会在后面的文章中介绍。一、斯皮尔曼相关系数的使用场景：斯皮尔曼等级相关（Spearman’scorrelationcoefficientforrankeddata）主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适
小猪课堂·2020-04-15 15:43

《Discovering Statistics Using R》笔记9-用bootstrap法计算Kendall’s tau相关系数的置信区间

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第六章Correlation中的6.5.7节Bootstrappingcorrelations做的笔记。
新云旧雨·2020-04-11 18:32

《Discovering Statistics Using R》笔记8-Spearman相关系数和Kendall’s tau相关系数

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第六章Correlation中的6.5.5-6.5.6节做的笔记。
新云旧雨·2020-04-11 17:05

chart.Correlation绘制相关性热图

可以同时显示相关性和显著性的热图我们最终绘制的是如下图所示首先配置的文件如下所示行为样本名，列为基因名的一个表达谱读取文件data=read.table("cor.txt",header=T,sep="\t")data1<-data[,-1]#计算相关性，默认用的是pearson相关性计算cor_matr=cor(data1)cor_matr#保存相关性write.table(cor_matr,f
木之如水·2020-04-08 20:06

《Discovering Statistics Using R》笔记7-Pearson相关系数

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第六章Correlation中的6.3-6.5.4.2节做的笔记。另外涉及第四章散点图的内容。主要是介绍Pearson相关系数。
新云旧雨·2020-04-05 01:13

机器学习特征工程之皮尔森相关系数 pearson correlation of features

示例图：皮尔森相关系数为了确定每个特征之间是否紧密相关，如果很相关就属于重复特征，可以去除。我们输入机器学习模型中的每个特征都独一无二，这才是最佳。python实现代码importseabornassns#图表模块importmatplotlib.pyplotasplt#绘图模块库frommatplotlib.font_managerimportFontProperties#修复中文字体myfon
阿甘教你AI大数据·2020-04-01 06:29

数据挖掘比赛技巧

统计的视角：相关系数(Correlation)。统计课本里都
ZAK_ML·2020-03-27 17:08

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：![](http://www.forkosh.com/mathtex.cgi?\rho_{X,Y}=\frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y})其中，![](http://www.forkosh.com/mathtex.cgi?Cov(X,
宇小宸请加油·2020-03-24 23:29

Spearman’s correlation coefficient--斯皮尔曼相关系数pytorch与numpy实现

文章目录Spearman’scorrelation介绍Pytorch实现Numpy实现Spearman’scorrelation介绍斯皮尔曼等级相关（Spearman’scorrelationcoefficientforrankeddata）主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推导而来，
BierOne·2020-03-23 14:42

深度学习2：卷积神经网络Convolutional Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

目录卷积神经网络概述卷积Convolution互相关Cross-Correlation卷积的类别卷积神经网络用卷积来代替全连接卷积层汇聚层/池化层参数学习卷积的数学性质误差项的计算几种典型的卷积神经网络
绝对是谨慎提交的昵称·2020-03-16 14:19

论文笔记-End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking

题目：End-to-endrepresentationlearningforCorrelationFilterbasedtracking来源：CVPR2017代码：https://github.com/bertinetto/cfnet相关滤波速度很快，但精度却没有那么高。利用纯粹的深度学习虽然在精度上很高，但速度上却显得有些吃力，一直想着怎么把两者做个结合，达到跟踪器超赞的运行效果。Luca大神已
sunshine芝火·2020-03-15 13:51

几种因果(cause)或者相关性(interaction)推断的量度

1.correlation：有线性的皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)和数据排序相关的斯皮尔曼等级相关（Spearman’scorrelationcoefficient
bioinfo2011·2020-03-11 11:59

MOSSE_Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters学习笔记

>论文部分基于相关滤波的tracker鼻祖论文MOSSE《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》CVPR20100.Abstract虽然相关略波器并不常用，但是其可以通过旋转，遮挡以及其他干扰的方式来有效跟踪复杂目标，并且能达到优于当前最新技术的速度。最早最简单的相关滤波器才哟个简单模板，在跟踪过程中基本上都是以失败告终。近来，诸如
恩zzq我是·2020-03-08 15:00

R语言多元回归相关的一些资料

http://www.sthda.com/english/wiki/correlation-matrix-a-quick-start-guide-to-analyze-format-and-visualize-a-correlation-matrix-using-r-softwarespearman
zouxiaoyu·2020-03-06 21:17

《动手学深度学习》系列笔记 —— 卷积神经网络基础

1卷积神经网络基础1.1二维卷积层1.1.1二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
kaifeng_guan·2020-02-19 17:00

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。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个
默写年华Antifragile·2020-02-18 19:00

L15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）。
rainman999·2020-02-18 09:00

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）。
hichens·2020-02-17 20:00

机器学习（ML）十之CNN

二维互相关运算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。在二维卷积层中，一
Jaww·2020-02-16 16:00

R: 相关系数

ref：R画月亮阴晴圆缺：corrplot绘图相关系数矩阵ref：R语言学习笔记之相关性矩阵分析及其可视化-Correlation【相关系数】,Variance【方差】andCovariance【协方差
苏牧传媒·2020-02-14 11:32

correlation

相关分析是用相关系数（r）来表示两个变量间相互的直线关系，并判断其密切程度的统计方法。相关系数r没有单位。在-1～+1范围内变动，其绝对值愈接近1，两个变量间的直线相关愈密切，愈接近0，相关愈不密切。相关系数若为正，说明一变量随另一变量增减而增减，方向相同；若为负，表示一变量增加、另一变量减少，即方向相反，但它不能表达直线以外（如各种曲线）的关系。相关系数r=O～0．3表示相关程度低普通，相关系数
自己写自己看·2020-02-13 20:53

Multilevel Modeling Using R 第三章

处理双层次的模型R包首先介绍一下在多层次模型中，可以用R包nlme的nlme()函数来实现建模，或者R包lme4的lmer()函数，接下来，我们就看一下这两个函数的用法：lme(fixed,data,random,correlation
小潤澤·2020-02-08 21:57

文献推荐-WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis

续上回WGCNA的代码实战https://www.jianshu.com/p/9a03a35cabf3，这回把WGCNA的原理找出来读一读。OverviewofWGCNAWGCNA被分成以下几个部分：建立网络检测模块选择模块和基因计算拓扑性质数据模拟可视化与外界软件交互1.建立网络定义共表达相似度Sij,来计算邻接矩阵，即计算任意两个基因之间的相关性，公式如下这时，共表达的相似度值就在[0，1]之
PriscillaBai·2020-02-05 11:38

相关分析 correlation analysis in r #rstat#

皮尔森相关分析是最常用的一种适用于连续性变量的相关分析方法，在所有的具有统计分析功能的软件中都能处理。在R中处理不仅简便，利用rmarkdown还能以word的形式呈现结果。底层函数能够同时计算变量矩阵中变量间的相关系数（cor），但假设检验只能一对一对的进行（cor.test），而借助包psych中的core.test函数则能同时报告相关系数及相应的p-value。加载用到的包library(t
董八七·2020-01-08 21:22

LR脚本开发之参数化之关联

1.1关联1.1.1什么是关联所谓的关联（correlation）就是把脚本中某些写死的（hard-coded）数据，转变成是撷取自服务器发送的、动态的、每次都不一样的数据。
加菲猫Jack·2020-01-01 05:39

LD SCore计算基因多效性、遗传度、遗传相关性(the LD Score regression intercept, heritability and genetic correlation)

这篇文章是对之前啊啊救救我，为何我的QQ图那么飘（全基因组关联分析）这篇文章的一个补坑。LDSCore除了查看显著SNP位点对表型是否为基因多效性外，还额外补充了怎么计算表型的遗传度和遗传相关性。1下载、安装ldscgitclonehttps://github.com/bulik/ldsc.gitcdldsc2安装ldsc依赖的环境condaenvcreate--fileenvironment.y
橙子牛奶糖·2019-12-28 08:08

数据可视化框架（转）

类别比较数据关系型图表包括展示数据相关性（Correlation）与数据流向（
apricoter·2019-12-15 22:59

44 dlib鼠标指定目标跟踪

dlib提供了dlib.correlation_tracker()类用于跟踪目标。
小蜗牛叽咕往前·2019-12-05 03:00

数据分析工具箱v1.5——相关分析

成品示意背景相关（Correlation），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。
真依然很拉风·2019-11-30 12:22

Spark MLlib基本算法【相关性分析、卡方检验、总结器】

Correlation使用指定的方法计算输入数据集的相关矩阵。输出是一个DataFrame，其中包含向量列的相关矩阵。2.代码实现1packageml23importorg.apache.log4j.
云山之巅·2019-11-29 15:00

中间件

response返回app.UseCorrelationId()request:request没有header,则返回一个Guid.NewGuid().ToString("N")，若有取Headers【X-Correlation-Id
fenggaoyao·2019-11-14 16:00

SparkStream+kafka报错Fetching topic metadata with correlation id 0 for topics from broker

19/10/2217:35:44WARNClientUtils$:Fetchingtopicmetadatawithcorrelationid0fortopics[Set(zhaogw)]frombroker[id:0,host:dblab-VirtualBox,port:9092]failedjava.nio.channels.ClosedChannelExceptionatkafka.netw
zh_gws·2019-10-22 17:40
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