目录 person correlation coefficient(皮尔森相关性系数-r) spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数-p) kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数-k) R语言计算correlation 在文献以及各种报告中,我们可以看到描述数据之间的相关性:pearson correlation,spearman correlation,kendall correlation.它们分别是什么呢

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC) 相关系数,图像匹配 NCC正如其名字,是用来描述两个目标的相关程度的,也就是说可以用来刻画目标间的相似性.一般NCC也会被用来进行图像匹配,即在一个图像中搜索与一小块已知区域的NCC最高的区域作为对应匹配,然后对准整幅图像. 假设两幅图像,那么其NCC可如下计算: 其中表示点乘运算. 比如下面两幅图像,我们想对齐 part1.jpg part2.jpg 首先在一幅图像中选取两个图像都有的区域作为temple

函数和变量都有声明和定义两个写法.声明的目的是告诉别的代码这个变量的名称,而定义比声明多了一个功能,除了告知名称以外,还会为这个变量分配内存.对于函数来说,加不加extern都没有关系,因为有函数体一定是定义,加extern也会被忽略,而没有函数体的就是声明, int add(int a, int b); 等价于 extern int add(int a, int b); 如果是变量的话int a; // 定义了一个变量aextern int a; // 声明了一个变量a变量可以有任意个声明,但

将一堆命令放在脚本里变成可执行脚本执行: 脚本编写,文件名为.sh,获取hostname的主机名 系统变量: Env:查看系统变量 Set :打印所有变量可以和grep和用 Export path:定义全局变量path 将内存中真实的使用量获取到: mem_used=`free | awk 'NR==3{print $3}'` Echo $mem_use Man test :查看关系运算符,test相当于[] 关系运算: 大于号(>)  -gt 小于-lt 大于等于-ge 小于等于-le 等于-

数据格式 每行分别为表型和基因表达情况对应标量,每列分别为样品名的矩阵.假定前9列为phenotype,从第10行起为gene_id,编写简单for循环如下: script require("lessR") library(lessR) data = read.table("c:/Users/****/Desktop/yourfile.txt", header = T,row.names = 1,na.strings = T,sep = "\t"

对磁盘设备(裸分区)的访问方式分为两种:1.字符方式访问(裸设备):2.块方式访问 Solaris平台 : 在Solaris平台下,系统同时提供对磁盘设备的字符.块方式访问.每个磁盘有两个设备文件名: 一个在/dev/dsk目录下,比如/dev/dsk/c1t1d1s1,当以这个设备名操作时,就是以块的方式操作磁盘: 一个在/dev/rdsk目录下,比如/dev/rdsk/c1t1d1s1,当以这个设备名操作时,就是以字符方式(裸设备方式r)操作磁盘 Linux平台 : 在linux平台下,缺省

1. 关于 brew mac包管理器 终端安装 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 终端卸载 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/uninstall)" 常用 bre

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

项目地址:https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector 特征选择(feature selection)是查找和选择数据集中最有用特征的过程,是机器学习流程中的一大关键步骤.不必要的特征会降低训练速度.降低模型可解释性,并且最重要的是还会降低其在测试集上的泛化表现. 目前存在一些专用型的特征选择方法,我常常要一遍又一遍地将它们应用于机器学习问题,这实在让人心累.所以我用 Python 构建了一个特征选择类并开放在了 GitHub 上.这个 Fea

本文翻译自"Statistical physics approaches to the complex Earth system",其虽然是针对复杂地球系统的统计物理方法的综述,但任何要研究的对象都可以看成是一个复杂系统,研究方法都可以通用或者概念借鉴,从其中找找研究的思路是一个很好的方法,不能仅仅局限于所研究的领域,尝试跨学科的理论运用可能会有更好的效果. 一.背景介绍 有许多工具和方法支持生态系统科学的进化发展.然而,值得注意的是,它们可以整合成三个相互关联的焦点:观测.建模和计算

典型相关分析 (一)引入 典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法.他能够揭示出两组变量之间的内在联系. 我们知道,在一元统计分析中,用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系,用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系.然而,这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系,于是提出了CCA.其基本思想和主成分分析非常相似.首先,在每组变量中寻找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数:

一.什么是Pearson product-moment correlation coefficient(简单相关系数)? 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度. 于是,著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标--相关系数(Correlation coefficient). 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标. 相关系数是按积差方法计算,相同以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究

我们在开发微信相关的应用的时候,一般需要完善的基础模块支持,包括微信公众号,微信企业号,以及一些业务模块的支持,一般随着功能的增多,我们需要非常清晰的界定他们的关系.模块的分拆以及合并往往需要考虑的代码的重用,而且尽量做到简单而不重复.本篇随笔基于我的微信框架的各个模块的功能介绍以及他们关系的描述. 1.公众号模块的命名及相关关系 微信开发,我们首先需要利用我们的语言(这里是利用C#语言),为所有用到的API接口实现进一步的封装,方便使用,微信API模块包含的内容很多,大概可以分为下面的项目.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23400450 首发于 R语言数据分析与可视化 关注专栏 登录 写文章     R 语言矩阵散点图 EasyCharts· 15 天前 散点图矩阵因包含多种多副图片,因此含有更多的信息,特别是不同变量之间相关关系.本文介绍了四种绘制散点图矩阵的函数.graphics(pairs),car( spm),GGally(ggscatmat), GGally(ggpairs)四种. ① graphics 包 pairs 函数 data(tree

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

动态加载JS函数 一般性的,当我们需要加载js文件的时候都会使用script标签来实现,类似于如下代码: <script type="text/javascript" src="example.js"></script> 但是直接使用script标签来加载js文件会有如下一些缺点: 严格的读取顺序.由于浏览器按照<script>在网页中出现的顺序,读取Javascript文件,然后立即运行,导致在多个文件互相依赖的情况下,依赖性最

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好

最近开发微信小程序,在写样式表的时候发现用PX的效果不太理想,而官方文档用rpx来做响应式布局单位,就仔细研究了下,在此做个小总结: 这里先引用官方定义的尺寸单位‘rpx’:可以根据屏幕宽度进行自适应.规定屏幕宽为750rpx.如在 iPhone6 上,屏幕宽度为375px,共有750个物理像素,则750rpx = 375px = 750物理像素,1rpx = 0.5px = 1物理像素. 看不懂?没关系,我们接着往下看.... 日常开发中,我们常用rem.em来做响应式布局的像素单位,他们都是

1.从概率论中相关系数推广而来 在概率论中,研究两个变量之间的线性相关情况时,提出了 相关系数 这个概念.做一下推广,如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时,提出了 全相关系数(或者复相关系数)的概念.然后,在1936年,有个叫做hotelling的数学家,又进一步做了推广,研究 多个随机变量和多个随机变量之间的线性相关关系,提出了 经典相关分析 的理论. 2.经典相关分析的定义 经典相关分析是研究两组变量相关关系的一种多元统计方法. 要研究两组变量:和之间的相关关系,有两种方法:一

一. 何为相关滤波? Correlation Filter 最早应用于信号处理,用来描述两个信号之间的相关性,或者说相似性(有点像早期的概率密度),先来看定义: 对于两个数据 f 和 g,则两个信号的相关性(correlation)为: 其中 f∗ 表示 f 的 复共轭,这是和卷积的区别(相关性 与 卷积 类似,区别就在于里面的共轭). PS:复共轭是指 实部不变,虚部取反 (a + b i)* = a - b i:  共轭矩阵是指 矩阵转置后再对每个元素求共轭,不理解的童鞋请查阅百科. 二.