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2019-07-30 00:43:16
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“?”即“全称量化符号”， 读作“任意”。 ∑-1 ： 协方差矩阵 σ2 方差 （sigma） σ 标准差 微分算子， 在二维图像中表示 梯度 （nabla） ε （epsilon） ...
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2019-07-23 17:14:06
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协方差的意义 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。 如果正相关，这个计算公式，每个样本对（Xi, Yi）, 每个求和项大部分都是正数，即两个同方向偏离各自均 ...
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2019-07-12 09:36:42
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线性模型之LDA和PCA 线性判别分析LDA LDA是一种无监督学习的降维技术。 思想：投影后类内方差最小，类间方差最大，即期望同类实例投影后的协方差尽可能小，异类实例的投影后的类中心距离尽量大。 二分类推导 给定数据集$D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m$，令$X_i，\mu_i，\s ...
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2019-07-07 17:35:48
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设有$m$个指标，$n$个样本的原始数据 1. 将原始数据按列组成矩阵 $X _ { n \times m }$ 2. 将$X$ 的每一列进行中心化 3. 求$X$的协方差矩阵$\Sigma _ { X } = \frac { 1 } { n 1 } X ^ { T } X$ 4. 求出 $\Sig ...
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2019-07-06 09:13:50
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0０ 个人总结 PCA(主成分分析法)目的： 1.降低特征间个数，减少的计算量 2.降低特征之间的相关性，使特征之间更加的独立 3.减少噪声对数据的影响，使模型更加的稳定 4.方便数据的可视化 简单步骤： 1.对数据进行零均值化处理 2.计算协方差矩阵 3.计算特征值和特征向量 4.找到n个特征值和 ...
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2019-06-09 13:13:10
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1 先备知识 1.1 一些统计学认识 方差: 用来描述样本偏离中心程度的量 协方差：用来描述两变量 X,Y 相互关系的量，协方差越大，对彼此影响越大，协方差等于0，两者独立 协方差矩阵： 如果一组样本 y1,.......ym ,每个样本是 n 维行向量，则这组样本的协方差矩阵为： 注意：矩阵中的 ...
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2019-06-04 20:57:10
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一、np.var 数学上学过方差： $$D(X)=\sum_{i\in [0,n)} ({x \bar{x}})^2 $$ np.var实际上是均方差。 函数原型： 计算张量a在axis轴上的方差 a：一个ndarray，不一定是一维 axis：可取值为None，int，int元组。当取值为None ...
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2019-04-12 00:45:13
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3.1 数据预处理 数据质量的三个要素：准确性、完整性和一致性。 3.1.2 数据预处理的主要任务 数据清理：填写缺失的值，光滑噪声数据，识别或删除离群点，并解决不一致性来”清理“数据。 数据集成：相关性分析，卡方，协方差，相关系数 数据归约:大->小，维归约，数据压小 数据变换和数据离散化:规范化 ...
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2019-04-06 22:47:56
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1.数据库 Dataset1.txt：328个同学的身高、体重、性别数据（78个女生250个男生） Dataset2.txt：124个同学的数据（40女、84男） Dataset3.txt：90个同学的数据（16女，74男） 数据集：提取码：e8ph 2.需要完成的工作 （1）以dataset1为训 ...
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2019-03-31 13:36:42
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