理解协方差矩阵的关键就在于牢记它计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间，拿到一个样本矩阵，我们最先要明确的就是一行是一个样本还是一个维度，心中明确这个整个计算过程就会顺流而下，这么一来就不会迷茫了 浅谈协方差矩阵 今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰， ...
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2016-10-27 12:34:02
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Python是动态类型，可以用type()查看类型； Python一切皆对象（对象是类的实例化，三个主要概念封装，继承，多态）； //：整除符号； decimal类型：高精度的数字类型，但效率不高； 数字类型常用的函数：import math math.pi：π math.sqrt(80)：开平方根 ...
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2016-10-26 19:39:54
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协方差一般用来研究诸多实验中各个变量之间的关系。举个例子来说，有n个实验，每个实验得到两个数据，分别为变量x1和变量x2。设n = 7。这七组实验得到的数据分别为： (3,5), (4,5.5),(2,4),(6,7),(8,10),(2,5),(5,7.5) 用MATLAB中的scatter函数作 ...
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2016-10-26 09:40:53
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Atitit机器学习原理与概论book attilax总结 《机器学习（决战大数据时代！IT技术人员不得不读！）》(（美）米歇尔（Mitchell)【简介_书评_在线阅读】 -1 《机器学习导论(原书第3版)》((土)埃塞姆 阿培丁（Ethem Alpaydin）)【简介_书评_在线阅读】 -1 《 ...
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2016-10-23 07:37:31
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GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析，评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址：http://cnsgenomics.com/software/gcta/)。目前GCTA工具可实现以下功能： 1 评估全基因组SNP的亲缘关系（遗传关系） 2 评估全基因组 ...
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2016-10-22 00:17:22
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数据作为信息的载体，要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征（即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布，常用统计项目如下： 集中趋势统计量: 均值（Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、百分位数 离散趋势统计量：标准差（sd)、方差 ...
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2016-10-19 07:46:17
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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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1.在单元格内换行： Alt+Enter 2.合并其他单元格文字并换行： A1&char(10)&B1 3.Excel计算样本估算总体方差：STDEV/STDEVA（），分母为n-1。 4.Excel计算总体方差：STDEVP/STDEVPA（），分母为N。 ...
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2016-10-12 00:29:46
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