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correlation
相似性比较(二值化数据)与相关度(
correlation
)
SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中,f11表示两组都为1的组合个数,f10表示第一组为1,第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点,假设是比较稀疏的数据,如今天去哪一个地区,地区有成千上万个,但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大,如此计算的结果SMC必然很大,但是能够代
pen-ai
·
2024-08-25 07:59
机器学习
机器学习
人工智能
scikit-learn
python
【激光SLAM】激光的前端配准算法
PointtoPoint)PL-ICP匹配方法(PointtoLine)基于优化的匹配方法(Optimization-basedMethod)优化方法的求解地图双线性插值拉格朗日插值法——一维线性插值相关方法(
Correlation
-basedMethod
趴抖
·
2024-02-20 02:34
激光SLAM
激光SLAM
SLAM
前端
pearson
correlation
coefficient
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
dingtom
·
2024-02-19 14:33
LoadRunner——关联
1,什么是关联关联(
correlation
)就是把脚本中那些写固定的数据,转变成是来自服务器发送的、动态的、每次都不一样的数据。
樑衛東
·
2024-02-04 15:39
python pandas.dataframe 计算不同表中两列的相关性
例如,若要计算表A中列"col1"和列"col2"之间的相关性,可以使用以下代码:
correlation
=dfA[['col1','col2']].corr()
Ramaswamy
·
2024-02-04 10:59
pandas
python
数据分析
数据挖掘
开发语言
【SparkML系列1】相关性、卡方检验和概述器实现
Correlation
(相关性)计算两组数据之间的相关性在统计学中是一种常见的操作。在spark.ml中,我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。
周润发的弟弟
·
2024-02-01 06:24
Spark机器学习
spark-ml
js计算皮尔逊相关系数
pB){letcovXY=-pA*pBletvarX=pA*(1-pA)letvarY=(1-pB)*pBletres=covXY/(Math.sqrt(varX*varY,2))returnres},
correlation
书中自有妍如玉
·
2024-01-25 18:20
前端
javascript
开发语言
ecmascript
基于频率滑动广义互相关的信号时延估计方法(MATLAB R2018A)
广义互相关(GeneralizedCross-
Correlation
,GCC)方法是一种改进的互相关分析技术,用于更准确地估计信号的时间延迟。
哥廷根数学学派
·
2024-01-18 14:30
信号处理
matlab
算法
开发语言
Hive命令调优大全
explain解析执行计划–以下优化为hive层面优化,常开****–读取零拷贝sethive.exec.orc.zerocopy=true;–默认false–关联优化器sethive.optimize.
correlation
祈愿lucky
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2024-01-12 08:28
大数据
hive
hadoop
数据仓库
RuntimeError: bad input shape for polyadic operator: {2,64,96,128}, {18,64,96,128}
注意缩进,不然就会IndentationError:unexpectedindentdefget_
correlation
(self,left_feature,right_feature,psize=(3,3
代码写着写着就会了
·
2024-01-04 19:37
python
Pearson
correlation
coefficient (Pearson’s r) 皮尔森相关系数
此图用的是箱状图,的纵轴是“Pearson’sr”,是实际观测值与机器学习模型预测值之间的相关性Pearson'sf得分,它是一个统计量,用来衡量两个变量之间线性相关性的强度。这个得分可能是用来衡量实际观测值与机器学习模型预测值之间的相关性。Pearson'sf得分的范围从-1到1:一个接近1的得分表示一个非常强的正相关性,意味着模型的预测值随着观测值的增加而增加。一个接近-1的得分则表示一个非常
马鹏森
·
2023-12-31 17:26
绘图
r语言
人工智能
深度学习
直方图比较方法
Opencv提供的比较方法有四种:
Correlation
相关性比较Chi-Square卡方比较Intersection十字交叉性Bhattacharyyadistance巴氏距离[图片上传中...
刘玉春_164c
·
2023-12-31 02:30
基因调控网络重建:利用单细胞多组学数据
基因调控网络重建:利用单细胞多组学数据摘要IntroductionGRN推理的方法论基础
Correlation
-basedapproaches(基于相关性的方法)Regressionmodels(回归模型
生信小鹏
·
2023-12-28 09:43
文献阅读
论文阅读
Task05
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(filter)。
浅草微微暖_4b93
·
2023-12-28 04:08
图像融合论文:CDDFuse:
Correlation
-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion
图像融合论文阅读:CDDFuse:
Correlation
-DrivenDual-BranchFeatureDecompositionforMulti-ModalityImageFusion@inproceedings
qiang42
·
2023-12-23 12:20
图像融合
人工智能
python
图像处理
图像卷积操作
目录一、互相关运算二、卷积层三、图像中目标的边缘检测四、学习卷积核五、特征映射和感受野一、互相关运算严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-
correlation
奉系坤阀
·
2023-12-20 07:48
DeepLearning
深度学习
人工智能
卷积神经网络
互相关运算
感受野
特征映射
卷积层
小tips: 如何画简单的
correlation
图并调整图距
记录简单的画
correlation
代码。初衷是每次都需要找这个边距到底是哪个代码,特此记录。目的:我们有一组需要添加的r和pvalue,然后我们想把它加到图里然后并且调整图的边距。
土豆西红柿青椒
·
2023-12-16 21:03
小tips
生物信息
DCFnet - Discrimitive
Correlation
Filters Network for Visual Tracking 笔记
摘要基于判别相关滤波器(DCF)的方法现在成为在线对象跟踪的主要方法。在本文工作中,提出一个轻量级的端到端训练的网络,DCFnet,同时学习深度特征和执行滤波过程。体来说,作者将DCF视为在Siamese网络中添加的特殊相关滤波器层,并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来仔细地通过它来推导反向传播。因为推导仍然在傅里叶域内进行,所以保留了DCF高效的特性。在测试时,文中的tracker能达到6
橙子潘潘
·
2023-12-16 15:33
概率论中,相关性和独立性的关系
相关性(
Correlation
):定义:相关性衡量两个变量之间的线性关系程度。如果两个变量的值在某种趋势下同时变化,我们说它们是相关的。
严定洲
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2023-12-02 06:18
概率论
皮尔逊相关系数(Pearson‘s
correlation
coefficient)理论及python代码
文章目录0.引言计算公式1.什么是皮尔逊系数使用场景重要性和局限性2.python应用案例案例:学习时间与考试成绩的相关性分析数据构造Python代码结果解释0.引言用一个简单的例子来解释皮尔逊相关系数的计算方法。想象你和你的朋友在做一个有趣的游戏:你们分别有一堆卡片,每张卡片上都写着两件事情的信息,比如一张卡片上写着“看了1小时电视”和“得了10分”,另一张写着“看了2小时电视”和“得了20分”
赵孝正
·
2023-12-01 00:05
数据分析方法
python
开发语言
皮尔逊系数
斯皮尔曼相关系(Spearman‘s rank
correlation
coefficient)数理论及python代码
contents1.引言2.什么是斯皮尔曼相关系数基本原理计算方法值的范围和解释应用场景3.python应用案例案例:阅读习惯与写作技能评分的相关性分析数据构造Python代码结果解释1.引言让我用一个简单的方式来解释斯皮尔曼相关系数的计算方法。想象你和你的朋友们在玩一个游戏,比如赛跑。在比赛结束后,每个人都根据跑得快慢得到一个排名,跑得最快的得第一名,其次是第二名,以此类推。现在,假设我们还知道
赵孝正
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2023-12-01 00:05
数据分析方法
python
开发语言
使用MATLAB对比两张图片的一致性
可以这样实现:img1=imread('image1.jpg');img2=imread('image2.jpg');
correlation
=corr2(img1,img2);在上述代码中,
草履虫稽亚娜
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2023-11-30 06:37
matlab
图像处理
计算机视觉
开发语言
人工智能
动手学深度学习笔记day9
互相关运算互相关运算(cross-
correlation
):在卷积层中,输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。在图中,输入是高度为3、宽度为3的二维张量(即形状为3×3)
努力学习的廖同学
·
2023-11-29 17:24
深度学习
神经网络
cnn
ZKP11.3
Correlation
Intractability
ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture11:FromPracticetoTheory(GuestLecturer:AlexLombardi)11.3WhatcanwedowithoutrandomoraclemodelFalsifiableAssumptionsProvesecurityassumingthatsomeconcretealgorithmictaskisi
Simba17
·
2023-11-25 19:03
零知识证明
笔记
零知识证明
每周学点数学 3:概率论基础2
相关性(
Correlation
):相关
@作死星人
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2023-11-24 07:41
每周学点数学
概率论
Halcon学习之六:获取Image图像中Region区域的特征参数
cooc_feature_image(Regions,Image::LdGray,Direction:Energy,
Correlation
,Homogeneity,Contrast)计算共生矩阵和推导出灰度特征值
Zach_ZhouY
·
2023-11-23 02:33
Halcon
2018-08-02-临时替换R包函数相关片段
https://stackoverflow.com/questions/12925213/prevent-cex-from-scaling-with-the-
correlation
-coefficient-in-chart-correlationlibrary
zouxiaoyu
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2023-11-20 08:11
电池不一致性:A
correlation
based fault detection method for short circuits in battery packs
严格地说,一个电池组中的电池单元并不完全相同。鉴于制造工艺、使用中的热条件、平衡状态等的变化,串联中相同类型的电池可能具有不同的OCV和内阻。不同的OCV:会导致电池电压的偏移(体现在加法上)内阻的不同:会导致不同幅度的电压波动(体现在乘法上);(不同老化程度的电池表现出不同的内部电阻)思路鉴于相关系数衡量的是两条曲线的趋势是否匹配,趋势的相似性。这里引入相关系数的思想,用相关系数提取电压下降的非
小时不识月123
·
2023-11-17 00:28
电池文献阅读
能源
电池一致性
数据分析之
Correlation
Heatmaps绘制
当做数据分析,或者数据挖掘,来做二分类或者多目标分类任务时,需要分析目标和其他数据的相关性kaggle经典项目Titanic就是通过数据来进行生存率的预测,在数据处理时采用了CorrelationHeatmaps的方法。处理结果如下图其他项目中的相关性热力图处理后的效果在其他文章中详细介绍了如何使用python中的seaborn库来绘制热力图,其热力图效果如下所示。介绍的非常详细,可以尝试进行使用
zRezin
·
2023-11-15 09:29
相关性热力图
数据分析
关于卷积神经网络中如何计算卷积核大小(kernels)
首先需要说明的一点是,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计算方式,叫做互相关(cross-
correlation
)运算。
GarsonW
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2023-11-08 16:29
人工智能
人工智能
Excel和python求两组数据相关性和R2
importnumpyasnpfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2_score#示例数据data1=np.array([1,2,3,4,5])data2=np.array([2,4,5,4,7])#计算相关性
correlation
m0_58003305
·
2023-11-05 08:51
python
numpy
开发语言
Python数据可视化-基于Python-matplotlib
这里写自定义目录标题相关类-
Correlation
1.相关类-散点图-Scatterplot2.相关类-带边界的气泡图-BubbleplotwithEncircling3.相关类-带线性回归最佳拟合线的散点图
袁一白
·
2023-10-30 23:07
langage
数据可视化
StatQuest学习笔记|在R中进行MDS和PCoA
multidimensionalscalingPCoA:principalcoordinateanalysisPCA:principalcomponentsanalysis三者最大的区别是PCA计算样本之间的
correlation
亚里亚的塔
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2023-10-29 02:49
win10安装miniconda3+pytorch1.2.0+cuda9.2+cudnn7.6.5.32
End-to-endFlowCorrelationTrackingwithSpatial-temporalAttention),子网络用到了FlowNet,实现代码用到了空间互相关,需要安装spatial-
correlation
-sampler
seraph呀
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2023-10-24 15:50
深度学习
anaconda
pytorch
cuda
cudnn
知识蒸馏论文翻译(9)—— Multi-level Knowledge Distillation via Knowledge Alignment and
Correlation
知识蒸馏论文翻译(9)——Multi-levelKnowledgeDistillationviaKnowledgeAlignmentandCorrelation基于知识对齐和关联的多层次知识蒸馏文章目录知识蒸馏论文翻译(9)——Multi-levelKnowledgeDistillationviaKnowledgeAlignmentandCorrelation摘要一、介绍二、相关工作三、多层次知识
~拾捌~
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2023-10-22 02:13
知识蒸馏
深度学习
[论文翻译]PV-RAFT: Point-Voxel
Correlation
Fields for Scene Flow Estimation of Point Clouds(CVPR 2021)
论文翻译PV-RAFT:Point-VoxelCorrelationFieldsforSceneFlowEstimationofPointClouds摘要:在本文中,我们提出了一种点-体素递归全对场变换(PV-RAFT)方法来从点云中估计场景流。由于点云具有不规则性和无序性,在三维空间中高效地从所有点对字段中提取特征具有挑战性,其中所有点对相关性在场景流估计中具有重要作用。为了解决这个问题,我们提
Javier.Lin_HUST
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2023-10-21 18:51
场景流
3D点云
计算机视觉
人工智能
深度学习
算法
(光流)2020-ECCV-普林斯頓大學-RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
二、计算相关性(这步是文章的一个核心)分别用4个不同的kernelsize(1,2,4,8)进行处理,得到4个
correlation
矩阵文章定义了一个查询操作(CorrelationLookup)三、迭代计算光流用一句话可以概括为
WX_Chen
·
2023-10-21 18:50
FRC(视频插帧)
深度学习
02 - 典型相关性分析(Canonical
Correlation
Analysis)
02-典型相关性分析(CanonicalCorrelationAnalysis)这里将一步步介绍一些SSVEP的经典算法来帮助大家理解SSVEP的一些具体操作方法。`文章目录02-典型相关性分析(CanonicalCorrelationAnalysis)一、什么是CCA二、如何将CCA使用在SSVEP中三、相关程序示例四、总结一、什么是CCA典型相关性分析是一种方法,我们这里可以考虑他是一种投影方
Yying98
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2023-10-14 17:36
算法
03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical
correlation
analysis,fbcca)
03-滤波器组典型相关分析(Filterbankcanonicalcorrelationanalysis,fbcca)这里介绍了一种简单的SSVEP算法,在实际中有着重要的作用。文章目录03-滤波器组典型相关分析(Filterbankcanonicalcorrelationanalysis,fbcca)一、滤波器组典型相关分析二、滤波器组的设计总结一、滤波器组典型相关分析Filterbankcan
Yying98
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2023-10-14 17:36
人工智能
算法
Wide&Deep模型
Memorization可以宽泛地定义成学到items或features的共现率,并利用(exploiting)这种在历史数据中的相关关系(
correlation
)。
安琪拉的小迷妹
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2023-10-13 04:13
卷积神经网络基础 2020-02-18
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)。
allen成
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2023-10-12 16:18
第五次打卡-2020-02-18
学习笔记一、卷积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
Vivus
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2023-10-06 23:03
皮尔逊相关系数-Pearson(Pearson
correlation
coefficient)
Pearson相关系数是一种用于衡量两个连续型变量之间线性关系强度的统计指标。它衡量了两个变量之间的线性关联程度,取值范围在-1到1之间。Pearson相关系数的计算公式如下:其中,xi和yi是样本数据中的第i对观测值,xˉ和yˉ分别是x和y的均值。Pearson相关系数的取值有以下含义:r=1:表示完全正相关,即两个变量随着增大而线性增大。r=−1:表示完全负相关,即一个变量随着增大而另一个变量
BiGmowang
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2023-10-03 04:25
算法
基于R的linkET包qcorrplot可视化Mantel test相关性网络热图分析
correlation
heatmap
写在前面需求是对瘤胃宏基因组结果鉴定到的差异菌株与表观指标、瘤胃代谢组、血清代谢组、牛奶代谢组中有差异的部分进行关联分析,效果图如下:数据准备逗号分隔的csv格式文件,两个表格,一个是每个样本对应的表观指标数据,另一个是每个样本对应的菌群丰度,我这里用的是genus水平需要关联的表观数据rumen.csv不同样本的菌群丰度genus.csvR包linkET可视化装包install.pakages(
twocanis
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2023-09-26 17:41
R语言
数据处理
r语言
开发语言
[推荐算法]Pearson
Correlation
Similarity 的python实现
皮尔逊相似度是推荐算法中常见的计算相似度的方法,其公式如下:从公式可以看出该算法有几个缺点:1,如果用户A对所有item的评分都一样,那么将无法计算别人跟A的相似度(分母为0);所以该算法不适用于booleanpreference类型的推荐2,如果用户A只对1个item进行了评分,那么也无法计算别人跟A的相似度(分母为0);所以对于数据量较小,或者矩阵非常之稀疏的数据都不太好用3,如果2个人有20
Lesley dude
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2023-09-24 20:18
推荐系统
算法
pheatmap函数error
pheatmap函数在Linux系统上画图输入数据格式:如下p2=pheatmap(marker,cluster_cols=T,cluster_rows=T,clustering_distance_rows="
correlation
Merlin_cd6c
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2023-09-14 17:20
单细胞转录组细胞注释概述
我们称reference-based或
Correlation
-basedannotation自动
11的雾
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2023-09-12 02:17
Coursera Basic Statistics Note for week2
注意区分回归分析中的回归系数(regressioncoefficient,方程斜率),相关系数(
correlation
,也就是Pearson'sr里的r),以及决定系数(r^2)。
想起飞的猪
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2023-09-10 12:11
斯皮尔曼相关性 —— Spearman
Correlation
斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后(Rank)用户喜好值之间的Pearson相关度。《MahoutinAction》中有这样的解释:假设对于每个用户,我们找到他最不喜欢的物品,重写他的评分值为“1”;然后找到下一个最不喜欢的物品,重写评分值为“2”,以此类推。然后我们对这些转换后的值求Pearson相关系数,这就是Spearman相关系数。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息,即真实的评分值。但它
ifnoelse
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2023-08-25 14:46
推荐算法
user
cache
action
存储
cf
计算相似度:cosine余弦相似度
correlation
相关度adjustedcosine修正的余弦相似度:考虑了评分尺度评价cf常用测度:MAE(meanabsoluteerror)
茶尽
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2023-08-23 02:14
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