correlation

Relative Weights: 计算每个解释变量对R方的贡献

x'z=z'x，转置一下lambda就真的没有correlation了？看上去很像操纵数据，但统计学意义上也uncorrelated了吗？怎么证明R方等于β²各元素的和？
别花春水·2019-10-01 03:37

Python中的相关分析correlation analysis的实现

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
Erin_data·2019-08-29 15:51

特征选择的方法

统计的视角：相关系数(Correlation)。统计课本里都讲过的皮尔森相关系数是最常用的方法。需要注意的是当样
你说我对钱一往情深·2019-08-01 16:23

LADCF目标跟踪算法学习笔记（Learning Adaptive Discriminative Correlation Filters via Temporal Consistency prese）

LADCF论文链接：https://www.researchgate.net/publication/326696472摘要：在最近的跟踪基准及比赛中，判别式相关滤波类跟踪器性能优异，然而现有的DCF类跟踪器存在两个问题，一是空间边界效应，二是时间滤波器退化。为了减轻这两个因素的影响，该文章提出了一种新的机遇DCF的跟踪器，该跟踪器的创新点包括自适应空间特征选择和时间一致性约束。加上这些创新后，跟
爱何·2019-07-26 15:23

皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

简介：皮尔逊相关系数，用来反映两个随机变量之间的线形相关程度。皮尔逊相关也称为积差相关(或矩阵相关)是一种计算直线相关的方法。首先，先了解一下协方差(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，协方差的公式如下：假设有两个变量X，Y，那么两个变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算：公式一
Ivin2017·2019-07-21 16:35

论文阅读笔记：On the Role of Correlation and Abstraction in Cross-Modal Multimedia Retrieval

ps:这篇文章应该是ANewApproachtoCross-ModalMultimediaRetrieval的扩充0.Pre-work提出了什么问题：  文本和图像检索是信息检索、计算机视觉和多媒体的一个重要研究课题，而论文此前的跨膜态检索本质上是unimodal的，实现跨模态搜索通常是通过人工annotation，基于此论文提出应该如何建立一个模型，可以联合文本和图像的模态，以达到可以通过查询文
__main__·2019-07-14 20:33

5种常用的相关分析方法

//blog.csdn.net/longxibendi/article/details/82558801from:http://bluewhale.cc/2016-06-30/analysis-of-correlation.html
witsmakemen·2019-07-08 19:49

论文笔记：Spherical CNN

提出了球形卷积操作，也叫作球形互相关（sphericalcross-correlation）。球形卷积具有旋转不变性。
hongbin_xu·2019-06-03 20:27

TiDB 3.0.0-rc.1 Release Notes

TiDBSQL优化器利用列之间的顺序相关性提升代价估算准确度，并提供启发式参数tidb_opt_correlation_exp_factor用于控制在相关性无法被直接用于估算
PingCAP·2019-05-13 00:00

卷积神经网络，主要分为哪四大块

它和互相关(cross-correlation)很像。卷积层的输入是一个m×m×r图像，其中m是图像的高度和宽度，r是通道的数量，例如，一个RGB图像的通道是3，即r=3。
duozhishidai·2019-04-08 15:00

Python：Kendall tau相关系数的计算

关于Kendallcorrelationcoefficient的介绍可参见：维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Kendall_rank_correlation_coefficientscipy
DeniuHe·2019-03-19 19:49

Python：Kendall tau相关系数的计算

关于Kendallcorrelationcoefficient的介绍可参见：维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Kendall_rank_correlation_coefficientscipy
DeniuHe·2019-03-19 19:49

相关性计算

参考：http://www.sthda.com/english/wiki/correlation-matrix-a-quick-start-guide-to-analyze-format-and-visualize-a-correlation-matrix-using-r-software
fatlady·2019-03-07 13:12

R语言 热力图，相关系数图， 美化，以及各种调参。

#correlationoftexturesetwd("C:/Users/jack/Desktop/mission/correlation/texture")library(readxl)T2WI0.6
Jack千斤顶·2019-02-25 21:33

时间序列分析之相关性

目录方差(Variance)相关系数（Correlation）自相关/序列相关(AutocorrelationorSerialCorrelation)两种时间序列的相关性方差(Variance)设随机变量
敲代码的quant·2019-02-20 17:27

常用统计算法JAVA实现 - 相关系数（08）

/****@描述:相关系数*@方法名:correlation*@paramx*@paramy*@return *@返回类型double返回值[-1,1]{[-1,0]负相关；[0,1]正相关}，取绝对值
成都好男人·2019-01-15 19:12

多目标跟踪 opencv +dlib +python实现

datasets/HB_1_1_25_20170411_142850_03d4f4e4.mp4'#读取视频格式cap=cv2.VideoCapture(video_folder)tracker=dlib.correlation_tracker
ZcGXJ·2018-12-20 14:52

关于LTC（Long-term Correlation Tracking）代码运行问题

1.下载作者文章https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Ma_Long-Term_Correlation_Tr
十一点三十六·2018-12-17 20:32

【机器学习】马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）

马修斯相关系数（Matthewscorrelationcoefficient）马修斯相关系数是在使用机器学习作为二进制（2类）的质量的度量的分类，通过布赖恩W.马修斯在1975年由生物化学引入它考虑到真和假阳性和假阴性，并且通常是被视为一种平衡的措施，即使这些类别的规模大小不同也可以使用。MC实质上是观察到的类别和预测的二元分类之间的相关系数;它返回介于-1和+1之间的值。系数+1表示完美预测，0
游骑小兵·2018-12-14 05:13

相关与卷积（数字信号处理）的数学原理及 Python 实现

数学原理在数字信号处理中，相关(correlation)可以分为互相关(crosscorrelation)和自相关(auto-correlation).互相关是两个数字序列之间的运算；自相关是单个数字序列本身的运算
klchang·2018-11-24 20:00

协方差(covariance)和相关系数(correlation coefficient)

相关系数和协方差实际上是相同的概念，都是用来描述两个随机变量之间的相似程度的。这篇文章将详细说明协方差和相关系数的相关知识。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。1、事物之间的关系事物之间有两种关系，有关系和没关系。1.1、有关系据专家表示，要买房的人越多（下图的城镇化率可以简单理解为进城买房的人数），房价就越高（数据来源）：从上图可以看出，房价与进城买房的人数成正比，两者
Tonywu2018·2018-11-11 15:02

KCF(High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters)论文详解

近期拜读了JõaoF.Henrique大神的KCF论文，该论文在IEEE2014发表，在2015年公开了Matlab与C版本的代码（数据集为OTB-50、OTB-100，在MatlabR2016b版本中，将代码中的show_video.m的第24行的Number改为NumberTitle，即可跑通）。下面是对该论文的详细介绍。摘要如今大多数跟踪器的核心组件是判别分类器，其任务是区分目标和周围环境
Zxin_187·2018-10-23 11:31

马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）

马修斯相关系数是在使用机器学习作为二进制（2类）的质量的度量的分类，通过生物化学引入布赖恩W.马修斯在1975年它考虑到真和假阳性和假阴性，并且通常是被视为一种平衡的措施，即使这些班级的规模大小不同也可以使用。MC实质上是观察到的和预测的二元分类之间的相关系数;它返回介于-1和+1之间的值。系数+1表示完美预测，0表示不比随机预测好，-1表示预测和观察之间的完全不一致。统计数据也称为phi系数。M
Winnycatty·2018-10-08 20:34

【目标跟踪】CACF：Context-Aware Correlation Filter Tracking

CVPR2017的oral，之前读过这篇文章，没get到oral的点在哪，今天有空又读了一遍，感觉嗯，oral还是有oral的理由的……原文链接：Context-AwareCorrelationFilterTrackingMotivation这篇文章还是解决的相关滤波的老问题，由于余弦窗（用来抑制边界效应的）和searchregion的限制，导致CF模板学不到太多的背景信息，当目标发生比较大的形变
kobe_huai·2018-09-10 21:42

5种常用的相关分析方法

from:http://bluewhale.cc/2016-06-30/analysis-of-correlation.html相关分析（AnalysisofCorrelation）是网站分析中经常使用的分析方法之一
longxibendi·2018-09-09 15:50

计算斯皮尔曼的等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient）步骤

代码连接：code(Matlab)Spearman相关系数是在Pearson相关系数的基础上，利用两个集合中元素在各自集合的等级(排名)来计算他们之间的相关性，可以用于对数据进行分析。假设两个长度为N的向量X和Y，即X和Y中包含N个元素，计算两个向量X和Y的相关性，可以根据以下步骤计算：step1：将两个列向量X和Y对应的元素和转换为在各自列向量中的排名，记为和step2:根据下面公式，计算两个列
zj_Roykin·2018-09-03 16:23

CVPR2010跟踪算法MOSSE的配置（Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters）

MOSSE跟踪算法Github下载地址：作者提供的代码是python版本的，不方便使用，推荐如下三个MOSSE跟踪算法的版本：matlab版本1：https://github.com/xingqing45678/Mosse_CF（推荐，有详细中文注释，便于理解，需要自己先下载数据集）matlab版本2：https://github.com/amoudgl/mosse-tracker（自带数据集，可
博博有个大大大的Dream·2018-08-26 01:05

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colormap=plt.cm.RdBu#绘图库中的颜色查找表。比如A1是红色,A2是浅蓝色。这样一种映射关系plt.
CreateABetter·2018-08-09 17:27

机器学习笔试题精选（三）

Q1.关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x是自变量，y是因变量。A.回归和相关在x和y之间都是互为对称的B.回归和相关在x和y之间都
c123_sensing·2018-08-09 14:14

Spark ML Basic Statistics

相关性Correlation用于计算两组数据之间的相关性,当前spark.ml支持皮尔森(Pearson)相关系数和斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数.皮尔森相关系数受异常数据的影响比较大，比如变量中的值
0_0·2018-07-06 10:22

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，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。定义总体相关系数ρ定义为两个变量X、Y之间的协方差和两者标准差乘积的比值，如下：
chao2016·2018-07-04 19:02

Zabbix系统接口文档

download.csdn.net/download/u012469528/10500277目录Zabbix系统接口文档-1-目录-2-1.获取API版本-1-2.关联（3.2版本开始有）-1-2.1.correlation.create
宇翔XGT·2018-07-04 17:56

Long-term Correlation Tracking -- 长期相关性跟踪

问题：实践中发现多种跟踪算法在目标长期跟踪过程中，当出现重度遮挡、物体跑出视野外情况时，总会跟丢，并且难以重新找回初始目标。扒出15年的这篇论文，想要尝试借鉴一下它解决这类问题的思想方法。直接入题：本文解决了长期视觉跟踪的问题，目标物体由于变形、突然运动、重度遮挡和视野之外而引起明显的外观变化。这种情况下，我们将追踪任务分解为对象的平移和尺度估计。作者的论文中表明，时间上下文之间的相关性显着提高了
lixiaotong95·2018-06-18 16:59

积分图(二) - Block - Match(统计)滤波器

Block-Match(统计)滤波器原文地址(英文)积分图是[Crow(1984年)]提出的用于提高多尺度透视投影中纹理的渲染速度的一种技术.积分图最流行的应用是快速归一化互相关(fastnormalizedcross-correlation
magic428·2018-06-07 14:00

Error while fetching metadata with correlation id : {LEADER_NOT_AVAILABLE} 正确处理姿势

kafka出现:Errorwhilefetchingmetadatawithcorrelationid:{LEADER_NOT_AVAILABLE}表示无法识别kafkahostname正确处理姿势1、修改server.properties如下，目的是让kafka监听的到vi/opt/kafka/kafka/config/server.properties2ps-ef|grepkafkakill-
luozhonghua2014·2018-05-18 21:51

matlab自带函数实现灰度共生矩阵，求取特征值

0.6-4.png');GLCM=graycomatrix(I,'Offset',[10;01]);stats=graycoprops(GLCM,{'contrast','homogeneity','correlation
yukunjake·2018-04-05 18:04

模板匹配

l更加强大的correlation-basedmatching基于相关性的匹配，它使用规范化互相关(NCC)来分别匹配物体或patterns。不能返回缩放比例。
Jenny_Coolbee·2018-04-03 09:37

Python 利用matplotlib绘制热力图 correlation heatmap X,Y 坐标轴字体重叠显示问题,将字体进行旋转

小白学习之路1.问题描述:在学习kaggle经典学习项目Titanic,进行数据可视化处理时,对于每个特征进行相关性分析(也就是绘制pearsoncorrelationheatmap)热力相关性矩阵时,plt.show()图形绘制出来,字体会重叠.导致无法观察#Visualisations"""将数据进行可视化"""print(train.head(3))#correlationheatmap相关
GeekDengshuo·2018-04-02 11:55

【KCF算法解析】High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters笔记

前段时间研究了一下KCF算法，单单看论文有很多看不懂的地方。查阅参考了，很多博客和其他材料才算了解了文章的大题思路，现将个人的理解在此记录，作为笔记。主要内容0.1目标跟踪的背景介绍0.2学习该算法需先了解的预备知识0.3原论文提出的算法——KCF0.4实际使用时KCF的实现流程————————————————————————————————————————————0.1目标跟踪任务的背景通常，我
IchaoCcc·2018-03-23 16:17

【KCF算法解析】High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters笔记

前段时间研究了一下KCF算法，单单看论文有很多看不懂的地方。查阅参考了，很多博客和其他材料才算了解了文章的大题思路，现将个人的理解在此记录，作为笔记。主要内容0.1目标跟踪的背景介绍0.2学习该算法需先了解的预备知识0.3原论文提出的算法——KCF0.4实际使用时KCF的实现流程————————————————————————————————————————————0.1目标跟踪任务的背景通常，我
IchaoCcc·2018-03-23 16:17

MOSSE

motivation——相关性定义两个信号ff和ii在时刻ττ的相关性(correlation)(即：在时刻ττ的相似
Zfq740695564·2018-03-18 10:35

互相关系数cross correlation-自相关系数-时间序列，图像

CrossCorrelationAutoCorrelation--2DPatternIdentificationWrittenbyPaulBourkeAugust1996Crosscorrelationisastandardmethodofestimatingthedegreetowhichtwoseriesarecorrelated.Considertwoseriesx(i)andy(i)whe
壁虎漫舞·2018-03-15 22:32

理解皮尔逊相关系数（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：cov(x,y)=∑ni=1(xi−xμ)(yi−yμ)n−1cov(x,y)=∑i=1n(xi−xμ)(yi−yμ)n−1Pearson相关系数公式如下：px,y=cor(x,y)=c
JasonCcccc·2018-03-13 01:57

Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking （SRDCF）

转载至：http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/51325716今天对SRDCF算法做一些笔记[paper:LearningSpatiallyRegularizedCorrelationFiltersforVisualTracking]这篇文章同样是目前比较好的，在VOT2015年的排名第四。他是KCF的一种变形[KCF-SRDCF-De
eatapples·2018-03-05 15:42

Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking （SRDCF）

转载至：http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/51325716今天对SRDCF算法做一些笔记[paper:LearningSpatiallyRegularizedCorrelationFiltersforVisualTracking]这篇文章同样是目前比较好的，在VOT2015年的排名第四。他是KCF的一种变形[KCF-SRDCF-De
eatapples·2018-03-05 15:42

典型关联分析（Canonical Correlation Analysis）

[pdf版本]典型相关分析.pdf1.问题在线性回归中，我们使用直线来拟合样本点，寻找n维特征向量X和输出结果（或者叫做label）Y之间的线性关系。其中，。然而当Y也是多维时，或者说Y也有多个特征时，我们希望分析出X和Y的关系。当然我们仍然可以使用回归的方法来分析，做法如下：假设，，那么可以建立等式Y=AX如下其中，形式和线性回归一样，需要训练m次得到m个。这样做的一个缺点是，Y中的每个特征都与
goodshot·2018-02-03 20:47

KCF kernelized Correlation Filters

在信号处理中，有相关性的概念。两张图片的相关性可以理解为两张图片之间的相似度。MOSSEminoutputsumofsquareerrorfilter这边为了保证追踪的准确性，采用了多张图片作为滤波器训练的样本。这边没有用卷积，而是矩阵点乘的方式，极大地减少了计算机的运算时间。相关滤波器应用于目标追踪的原理：先选取一些帧或一帧作为输入，从中提出目标所在的区域，并以此训练滤波器。对于之后的每一帧图片
marco2018·2018-01-12 14:40

目标追踪——相关滤波追踪论文翻译：Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters

AbstractAlthoughnotcommonlyused,correlationfilterscantrackcomplexobjectsthroughrotations,occlusionsandotherdistractionsatover20timestherateofcurrentstate-ofthe-arttechniques.Theoldestandsimplestcorrel
denghe1122·2017-12-22 22:52

目标跟踪（二）：Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking.(ICCV2017,BACF)

记性不好，需要看的论文很多，把每次看完论文后的第一想法写下来以便后期回忆，兴许是个有效的方式。内容仅供自己以后回忆用，也会根据不同阶段的理解增删，也欢迎一起交流。论文：LearningBackground-AwareCorrelationFiltersforVisualTracking.(ICCV2017,BACF)核心点传统CF方法的负样本是通过目标图像块本身的偏移得到的，负样本的构成中缺少目标
StayFoolishAndHappy·2017-12-14 21:54

图像目标检测与跟踪学习笔记（五）

2.相关滤波跟踪（MOSSE）相关滤波原理：相关性（correlation），用来描述两个因素之间的联系。
努力学习编程的朱小妹·2017-12-13 14:21
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