统计学上用方差和标准差来度量数据的离散程度 ,但是方差和标准差是用来描述一维数据的(或者说是多维数据的一个维度),现实生活中我们常常会碰到多维数据,因此人们发明了协方差(covariance),用来度量两个随机变量之间的关系. 我们仿照方差的公式来定义协方差: 方差:  协方差:  (注:因为这里是计算样本的方差,因此用n-1.之所以除以n-1而不是除以n,是因为这样能使我们以较小的样本集更好地逼近总体,即统计上所谓的“无偏估计”.) 协方差如果为正值,说明两个变量的变化趋势一致:如果为负值,

有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞!于是便由再次埋头看起算法来!说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C4.5算法,毕竟这是当年各个“鼻祖”在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了! 那我们现在就来具体看看C4.5算法到底是个什么东东?我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是什么,其本质目的实质就是预测!在一个系统当中,通过输入某些属性值可以预测出我们的预测属性!这么说可能

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

决策树---ID3算法   决策树: 以天气数据库的训练数据为例. Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny 85 85 FALSE no sunny 80 90 TRUE no overcast 83 86 FALSE yes rainy 70 96 FALSE yes rainy 68 80 FALSE yes rainy 65 70 TRUE no overcast 64 65 TRUE yes sunny 72 95 FALSE

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

Python Scikit-learn *一组简单有效的工具集 *依赖Python的NumPy,SciPy和matplotlib库 *开源 可复用 sklearn库的安装 DOS窗口中输入 pip install ** NumPy(开源科学计算库),SciPy(集成多种数学算法和函数模块)和matplotlib(提供大量绘图工具)库基础上开发的,因此需要先装这些依赖库 安装顺序 SKlearn库中的标准数据集及基本功能 波士顿房价数据集 使用sklearn.datasets.load_bosto

原文 关于C#你应该知道的2000件事 下面列出了迄今为止你应该了解的关于C#博客的2000件事的所有帖子. 帖子总数= 1,219 大会 #11 -检查IL使用程序Ildasm.exe d #179 - 什么是大会? #180 - CLR按需加载程序集 #485 - 项目参考和附属组件 #486 - 忽略不必要的项目引用 #705 - 应用程序和类库 #706 - 应用程序域启用应用程序隔离 基本 #1 - Main()签名的样子 #2 - 最小的C#程序 #3 - 谁设计了C#? #4 -

信息熵用于描述信源的不确定度, 即用数学语言描述概率与信息冗余度的关系. C. E. Shannon 在 1948 年发表的论文A Mathematical Theory of Communication中指出, 任何信息都存在冗余, 冗余大小与信息中每个符号(数字, 字母或单词)的出现概率或者说不确定性有关. Shannon 借鉴了热力学的概念, 把信息中排除了冗余后的平均信息量称为信息熵, 并给出了计算信息熵的数学表达式. 一个信源发送出什么符号是不确定的, 衡量它可以根据其出现的概率来度量

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/163 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.概率论及在AI中的使用 概率(Probability),反映随机事件出现的可能性大小.事件\(A\)出现的概率,用\(P(A)\)表示. 概率论(Probability Theory),是研究随机现象数量规律的数学分支,度量事物的不

源码请移步至:https://github.com/aquariuspj/spring-security/tree/translator/docs/manual/src/docs/asciidoc 版本号:5.0.x 参考手册 [翻译自官方GIT - 2018.06.12] Spring Security参考手册 Spring Security是一个强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架. 这是保护基于Spring的应用程序的事实标准. 前言 Spring Security为基于Java EE

摘录wiki如下(红色字体是特别标注的部分): http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE 协方差 协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差.而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况. 期望值分别为与的两个实数随机变量X 与Y 之间的协方差定义为: , 其中E是期望值.它也可以表示为: , 直观上来看,协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同. 如果两

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

计算相关函数和协方差的MATLAB函数 MATLAB信号处理工具箱提供了计算随机信号相关函数xcorr. 函数xcorr用于计算随机序列自相关和互相关函数.调用格式为: [c,lags]=xcorr(x,y[,maxlags,’option’]) 式中,x,y为两个独立的随机信号序列,长度均为N:c为x,y的互相关估计;lags为相关估计c的序号向量,其范围为[-maxlags:maxlags]. option缺省或’none’时,函数xcorr按下式执行非归一化的相关: (9-23) 上角加星

1.将文本数据预处理为有用的数据表示 将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量 将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量 提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合 将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神

原始文章链接:http://bubblexc.com/y2011/163/ 原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/5606859 关于三种特征点检测的对比:http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 利用SURF特征点进行检测(有code):http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html 利

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的

这是我校招中面过的信息量最大的一面,本来是一个小时,最后面完一个半小时,面试官最后反馈还不错. 自我介绍 设计模式有了解吗?如何理解"宁用组合,不用继承",什么时候用组合,什么时候用继承,组合的表现形式是什么? 了解过泛型吗?类型擦除有知道吗? c++虚表有了解吗?c++不了解,但是了解 java的多态是通过虚函数表来实现的.虚函数表具体是什么样的?讲讲 AOP有了解过吗?底层是怎么实现的? 动态代理是什么,静态代理是什么,有什么不一样的地方 红黑树有了解过吗?B树和B+树有了解过吗?

有一种场景, 手机内存卡空间被用光了,但又不知道哪个文件占用了太大,一个个文件夹去找又太麻烦,所以我开发了个小程序把手机所有文件(包括路径下所有层次子文件夹下的文件)进行一个排序,这样你就可以找出哪个文件占用了内存太大了. 使用例子如下,用JAVA 运行Sort 1, 输入你要排序的文件路径 , 如 例子是对H:\下的文件和它所有子文件夹下的文件进行排序 2, 输入需要进行排序显示的最新大小,如 例子是对10M 大小 以上的文件进行排序 3,从大到小排序后按 文件路径\文件名-------大小

领域驱动和MVVM应用于UWP开发的一些思考 0x00 起因 有段时间没写博客了,其实最近本来是根据梳理的MSDN上的资料(UWP开发目录整理)有条不紊的进行UWP学习的.学习中有了心得体会或遇到了问题就写一篇博客记录一下,方便后面查询.不过前几天在园子里逛看了几篇领域驱动的文章,突然发现领域驱动设计的有些地方对我有了很大的提示.在之前用WPF做桌面开发时,使用MVVM可以把View和Model很好的解耦,但在处理数据持久化的时候并没有找到一种特别好的方式.我之前的做法是把ADO封装了一层SQL

目前.Net Core上没有System.Drawing这个类库,想要在.Net Core上处理图片得另辟蹊径. 微软给出了将来取代System.Drawing的方案,偏向于使用一个单独的服务端进行各种图片处理 https://github.com/dotnet/corefx/issues/2020 https://github.com/imazen/Graphics-vNext 但目前仍然没有一个可用的实现. 下面我介绍一些目前确实可用于代替System.Drawing的类库,包括我发布的ZK

代码 /// <summary> 断言器,用于判断和抛出异常 /// </summary> static class Assertor { /// <summary> 如果value值是null 则抛出异常 /// </summary> /// <param name="value">参数值</param> /// <param name="name">参数名称</param&