1.计算法向量 2.计算曲率 3.计算点云密度 4.计算点云粗糙度 5.计算点云重心 6.计算点云权重重心 7.计算点云协方差 8.计算点云互协方差 ...
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2016-08-13 11:12:45
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之前我们介绍过，协方差能够一定程度上描述两个变量之间的相关性，但是有时候它并没有那么准确，例如下面这个例子： 本质一样的两个随机变量，独立性是不变的，但是通过这个等式我看到，如果在随机变量的前面添加了常数，协方差的结果是有比较大的差距的，因此这很不利于我们去度量两个随机变量之间的独立性，因此这里我们 ...
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2016-08-06 18:54:44
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在实际的问题中，我们往往想要通过已有的数据来分析判断两个事件的发生是否有相关性。当然一个角度去寻找这两个事件内在的逻辑关系，这个角度需要深究两个事件的本质，而另外一个角度就是概率论提供的简单方法：基于两个事件发生的概率，我们就能够描述两个随机变量的相关性。 其实通过后边的计算式我们能够好的理解协方差 ...
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2016-08-04 01:19:25
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1.重要的统计量 2.协方差 3.Pearson相关系数 4.协方差矩阵 5.相关系数矩阵 用来发现特征的相关性 6.独立与不相关 7.矩 8.重要的定理与不等式 ①Jenson不等式 ②切比雪夫不等式 ③大数定理 ④伯努利定理 ⑤中心极限定理 9.参数估计 ①矩估计 ②极大似然估计 ...
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2016-07-19 22:09:45
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介绍了Eigen人脸识别中的两个理论基础，协方差矩阵和Jacobi迭代法求特征值及特征向量，并介绍算法实现时用到的关键函数，及人脸识别的主要过程，最后结合AT&T人脸库给出了示例代码！ ...
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2016-07-07 19:40:58
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一、折线图分析法和散列图分析法 二、协方差（两个参数）与协方差矩阵（参数大于两个） 三、相关系数法（可以直接用excel求相关系数） 四、一元回归（两个参数）和多元回归（多余两个参数） 五、信息熵及互信息 互信息指的是两个随机变量之间的关联程度，即给定一个随机变量后，另一个随机变量不确定性的削弱程度 ...
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2016-07-01 22:53:59
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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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2016-06-26 16:36:47
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利用python可以很快速的进行统计计算。 下图是求出2个数据的协方差和相关系数 并且求假设检验也很容易，例如下图，针对这组数据判断总体的重量是否为10，H0 ＝ 10， H1 != 10, 求出的pvalue大于0.05，无法拒绝零假设 ...
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2016-06-25 12:18:24
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我们在实际工作中为了准确的分析问题，经常会收集多个变量，这些变量之前存在相互影响，导致分析的因素混杂，影响分析结果，为了获得准确的实验效应，我们需要控制其中一些影响因变量的变量，这些变量称为就协变量，带有协变量的方差分析称为协方差分析。协方差分析的基本思想为：在进行方差分析之前，先用直线回归找出各组 ...
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2016-06-19 21:25:27
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之前的单因素方差分析和多因素方差分析，都在针对一个因变量，而实际工作中，经常会碰到多个因变量的情况，如果单纯的将其拆分为多个单因变量的做法不妥，需要使用多元方差分析或因子分析 多元方差分析与一元方差分析本质区别是：一元方差分析是组间均方与组内均方进行比较，而多元方差分析时组间方差协方差矩阵与组内方差 ...
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2016-06-08 00:01:16
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