CMA-ES 算法 一、算法介绍 CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题，尤其在病态条件下的连续优化问题。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法，模 ...
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2017-01-07 12:08:50
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本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲，此为上篇，为大家剖析了“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”三种常见的邻域滤波操作。而作为非线性滤波的“中值滤波”和“双边滤波”，我们下次再分析。 因为文章很长，如果详细啃 ...
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2016-12-29 23:17:55
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1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法，是单变量检验的自然推广，常用于两组均向量的比较。 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个 ...
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2016-12-28 18:53:17
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转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一 ...
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2016-12-12 23:46:00
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一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为 ...
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2016-12-05 14:51:40
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主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵： 按照通常约束，x为特征变量，上边表示样本数目，下标表示特征数目。这里样本数为m。 ...
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2016-11-24 19:11:25
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Mat_<double> temp1(10, 3); Mat_<double> mean1, cov1; temp1(0, 0) = 49; temp1(0, 1) = 7; temp1(0, 2) = 29; temp1(1, 0) = 8; temp1(1, 1) = 19; temp1(1, ...
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2016-11-22 17:54:14
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--众数--中位数--平均数python:mean()--方差（总计方差【n】&样本方差【n-1】）python:var()R算的方差都是样本方差；而Python中的则是总体方差。--标准差（开方方差√方差）python:std()--标准差系数（标准差/平均数*100%）：标准差相对平均数的大校--样本协方差（表示样本..
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2016-11-20 16:28:53
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一.相似度度量方法 1.欧几里得距离（euclidean） 对于两个n维向量A,B， 2.皮尔逊相关度 皮尔逊相关度其实是协方差和标准差的商，即对于两个n维向量A,B， 所以: 皮尔逊相关度的取值范围是[-1,1],是两个样本集向量夹角的cosine值 3.jaccard相似度和广义jaccard相 ...
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2016-11-18 18:37:31
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期望 离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望（设级数绝对收敛），记为 E（x）。随机变量最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。 若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续 ...
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2016-11-14 17:24:57
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