一、协方差矩阵 协方差矩阵为对称矩阵。 在高斯分布中，方差越大，数据分布越分散，方差越小发，数据分布越集中。 在协方差矩阵中，假设矩阵为二维，若第二维的方差大于第一维的方差，则在图像上的体现就是：高斯分布呈现一个椭圆形，且主轴对应的就是方差大的第二维度。简而言之，若对角线元素相等，则高斯分布的图形是 ...
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2018-04-03 14:27:28
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一、疑问 二、知识点 1. 白化 ? 白化操作的输入是特征基准上的数据，然后对每个维度除以其特征值来对数值范围进行归一化。该变换的几何解释是：如果数据服从多变量的高斯分布，那么经过白化后，数据的分布将会是一个均值为零，且协方差相等的矩阵。该操作的代码如下： ? 警告：夸大的噪声。注意分母中添加了1e ...
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2018-04-03 12:50:40
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数学期望数学期望E（x）完全由随机变量X的概率分布所确定，若X服从某一分布，也称E（x）是这一分布的数学期望。数学期望的定义是实验中每次可能的结果的概率乘以其结果的总和。离散型随机量的数学期望定义：离散型随机变量的所有可能取值xixi与其对应的概率P(xi)乘积的和为该离散型随机量的数学期望，记为E(X)。公式：E(X)=∑i=1nxiPi连续型随机量的数学期望定义：假设连续型随机变量XX的概率密
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2018-03-19 10:20:58
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目录 1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 ...
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2018-03-12 21:48:37
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1 样本的自协方差函数的通式如下： 2 其实，后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示： ...
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2018-03-05 18:47:39
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OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例，主要分析其中的这两种角点检测源代 ...
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2018-02-24 00:52:45
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1. 平稳性： 1.1 任何一个时间序列都可以被看做是由随机过程产生的结果。和普通两变量和多变量不一样，任何一个时间点上的值都是随机过程产生的，也是都是随机的。 1.2 如果一个随机过程所产生的时间序列期望和方差在任何时间过程上都是常数，并且任何两个时期之间的协方差不依赖于这两个时期的距离或之后，而 ...
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2018-02-16 10:16:55
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参考来源：http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/ 我们知道标准差、均值等是用于描述数据的分布情况，但是这些大多用于一维数据，然而现实生活中会碰到各类多维数据，那么这时候则会涉及到协方差的概念，用于描述两个随机变量的关系，其在单个维度的方差定义表示如下： ...
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2018-02-13 19:52:43
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目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计 在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系 1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑汽油行驶的英里数分布是什么形式(均值,标准差 ...
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2018-02-12 11:18:29
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、 协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量。 公式简单翻译一下是：对于X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差” 乘以 “Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值。 总结一下，如果协方差为正，说明X，Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高；如果协方差为负，说明X，Y反向 ...
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2018-01-15 14:52:24
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