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2019-01-18 23:59:09
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因子分析-对商户进行综合评价 虽然系统聚类分析可以对变量进行分类，但是，难以判断变量分类结果的合理性。如果要衡量每个变量对类别的贡献，也难以通过聚类分析来实现。因子分析，就是找出隐藏在变量背后具有共性的因子。 1.1 因子分析简介 因子分析师通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归... ...
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2019-01-18 10:18:14
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EXCEL回归分析 通过数据间的相关性，我们可以进一步构建回归函数关系，即回归模型，预测数据未来的发展趋势。相关分析与回归分析的联系是：均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中，一般先进行相关分析，计算相关系数，然后拟合回归模型，进行显著性检验，最后用回归模型推算或预测。简单线性... ...
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2019-01-18 10:16:52
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MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中，S是总体的协方差矩阵，而不是样本的协方差矩阵。 ...
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2019-01-10 21:53:32
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一共有三个标准（常用的有三个）： 1.校正模型的相关系数； 2.校正标准偏差【校正集的预测均方差】（root mean square error of calibration,RMSEC）； 3.预测标准偏差[预测集的预测均方差]（root mean square error of predicti ...
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2019-01-08 10:12:54
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1.协方差 方差是描述自身偏离其均值的程度。 协方差用来描述两个变量间的变化关系,协方差用来度量两个随机变量关系的统计量 $$ cov(X,Y)=E[(X E[X])(Y E[Y])] $$ $$ cov(X,Y)=E[(X μ_x)(Y μ_y)] $$ E[x] 代表期望，一般置X的均值 公式： ...
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2019-01-05 16:39:47
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之前《皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r）》一文介绍了皮尔逊相关系数。那么，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和余弦相似度（Cosine Similarity）之间有什么关联呢？ 首先 ...
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2019-01-03 16:38:37
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卡尔曼滤波在大学课程《现代控制理论》当中有涉及详细讲解。卡尔曼滤波使用条件有：1、线性系统； 2、系统中噪声(不确定性)服从高斯分布。下文中的方差、误差、偏差、协方差都指不确定性的意思。误差 = 偏差；方差 = 偏差 ²。在无人驾驶导航定位当中，需要多传感器对汽车位姿进行检测 ；在多传感器融合方面， ...
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2019-01-02 20:09:24
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前言 上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题 目录 1. 逻辑回归 2. 优缺点及优化问题 3. 实际案例应用 4. 总结 正文 在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, ...
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2019-01-02 13:32:35
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Pearson's r，称为皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用来反映两个随机变量之间的线性相关程度。 用于总体（population）时记作ρ (rho)（population correlation coefficient）： 给定两个随机变量X, ...
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2018-12-31 21:56:16
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