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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Find a path Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1536 Accepted Submission(s): 673 Prob ...
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2016-10-02 15:07:34
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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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PCA主成份分析 PCA（Principal Component Analysis）主要是为了做数据降维，数据从原来的坐标系转换到登录新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的，第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差，该过程一直重复，重 ...
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2016-09-21 21:21:22
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多元线性回归模型用途： 1、 回归用来拟合，解释现象； 2、 用来构建观测数据集与自变量之间一个预测模型； 3、 用来量化y与 相关性强度 假设： 1、 观测数据 相互独立 2、 随机误差服从于方差相同的正态分布 原理： ####R语言#################### 1、######### ...
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2016-09-17 11:53:32
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5492 每个数字只能走下或者走右，问你方差最小多少？ 方差 = (n + m - 1) * sum(a[i]^2) + sum(a[i]) 我们可以定义dp[i][j][k]为(i, j)点和为k的最小平 ...
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2016-09-16 19:48:50
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最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。 例如，对于线性回归，我们假定样本是服从正态分布，但是不知道均值和方差；或者对于逻辑回归，我们假定样本是服从二项分布，但是不知道均值，逻辑回归公式得到的是因变量 ...
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2016-09-14 10:58:39
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首先，假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型，然后拿到测试集去用，效果好不好要根据测试集的错误率来衡量。但很多时候，我们只能假设测试集和训练集的是符合同一个数据分布的，但却拿不到真正的测试数据。这时候怎么在只看到训练错误率的情况下，去衡量测试错误率呢？ 由于训练样本很 ...
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2016-09-14 01:55:10
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基本思想
所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤...
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2016-09-13 10:13:46
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