在生成模型中讲到了，可以利用手头的数据，假设数据是满足高斯分布，且是不同的均值，但是同一个协方差矩阵，基于贝叶斯的判别式，可以得到 p(c1|x)>0.5 是第一类 p(c1|x)可以转化为sigmod(z)=w*x +b ...
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2016-10-19 02:34:28
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马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者 ...
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2016-10-13 02:44:28
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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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2016-10-13 02:05:00
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协方差：两个变量总体误差的期望。简单的说就是度量Y和X之间关系的方向和强度。X：预测变量Y：响应变量Y和X的协方差：［来度量各个维度偏离其均值的程度］备注:［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的逼近总体的协方差，即统计上所谓的“无偏估计..
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2016-10-11 22:25:43
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直接给出多元高斯分布和单元高斯分布的概率密度函数： μ是一个D维均值向量，Σ是一个D×D的协方差矩阵，我们只考虑正定矩阵（所有特征值都是正数），即|Σ|>0；多元高斯分布和单态量高斯分布尽管在形式上不同，但实际上单态高斯是维数为1的多元高斯分布：当D=1时，Σ是一个1×1的矩阵（即退化为一个数），| ...
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2016-10-07 13:22:48
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先说独立与相关的关系：对于两个随机变量，独立一定不相关，不相关不一定独立。有这么一种直观的解释（不一定非常准确）：独立代表两个随机变量之间没有任何关系，而相关仅仅是指二者之间没有线性关系，所以不难推出以上结论。 衡量随机变量相关性的方法主要有三种：pearson相关系数，spearman相关系数，k ...
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2016-09-30 02:26:33
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文章来源于：http://www.cnblogs.com/ywl925/archive/2013/07/24/3210822.html 协方差的意义和计算公式 学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公 ...
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2016-09-26 10:59:11
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皮尔逊相关系数 维基百科定义:两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商 余弦相似性 皮尔逊相关系数与余弦相似性的关系 皮尔逊相关系数就是减去平均值(中心化)后做余弦相似性 ...
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2016-08-25 20:58:38
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同样可参考： http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系数很多，各种参数的计算方法及特点各异。 连续变量的相关指标： 此时一般用积差相关 ...
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2016-08-23 01:13:29
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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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