一、线性回归 1.定义 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2021-06-30 18:32:28
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sklearn.base 基础类 & 工具类 sklearn.calibration 概率 sklearn.cluster 聚类 sklearn.compose 复合 sklearn.covariance 协方差 sklearn.cross_decomposition 交叉分解 sklearn.da ...
操作步骤 1、PCA变换。将实验数据20180419.dat导入ENVI，如果没有数据统计文件（.sta文件），通过Transform->PCA Rotation->Forward PCA Rotation New Statistics and Rotate计算数据特征值、协方差或相关系数矩阵后进行 ...
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2021-05-24 03:47:14
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cornerHarris函数对于每一个像素（x,y)在blockSize x blockSize 邻域内，计算2x2梯度的协方差矩阵M(x,y)。就可以找出输出图中的局部最大值，即找出了角点。 void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, i ...
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2021-03-06 14:17:34
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协方差矩阵 https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/78490576 分清数据的维度m-1还是n-1根据所选的数据维度走 上例子中按列求均值 ...
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2021-01-18 11:04:20
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先说一下协方差和相关系数 1.协方差 公式：$$ Cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)]$$ 其中，$\mu_x$和$\mu_y$是随机变量$X$ 和$Y$的均值,两个随机变量的值对其均值的偏差相乘，然后再求期望。 如果$(X-\mu_x)\(与\)(Y-\mu_y)$同号 ...
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2021-01-14 11:24:02
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计算方差特征，协方差矩阵距离的工具箱 Github地址：https://github.com/alexandrebarachant/covariancetoolbox 介绍： #### This toolbox is no longer supported by its author. The co ...
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2021-01-01 12:43:04
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公式原理 对于随机变量$X$，\(Y\)，协方差$COV(X,Y)=E(X-\bar)(Y-\bar)=E(XY)-EXEY$ 假设选取n个样本即，对于总体$X$的样本即为$X_1=[x_1,x_2,x_3,...]\(，均值记为\)\bar=\frac{1}\sum_i$，$Y$同上 样本方差计算 ...
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2020-09-08 20:42:48
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接触3D tracking一周多，学习一下kalman filters。借鉴优质博客，自己记录下来，便于总结和巩固。 ref:https://www.zhihu.com/people/huang-piao-72/posts?page=1 卡尔曼滤波器是多目标跟踪任务中的一个经典的运动模型。 1 背景 ...
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2020-08-04 23:59:31
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前几天的多项式和幂次指数函数曲线函数拟合算法虽然各自都能够拟合很多种情况的曲线，而且之间有相通之处，但不可否认之处，二者在拟合曲线的时候还是都有各自单独拟合函数的情况，也就是说，如果没有把多项式函数拟合和幂函数指数函数拟合的两个算法统一起来的话，这样的时候能够拟合曲线的范围并不像两者统一起来的时候这 ...
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2020-07-26 19:48:07
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