本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

QR分解: 有很多方法可以进行QR迭代,本文使用的是Schmidt正交化方法 具体证明请参考链接 https://wenku.baidu.com/view/c2e34678168884868762d6f9.html 迭代格式 实际在进行QR分解之前一般将矩阵化为上hessnberg矩阵(奈何这个过程比较难以理解,本人智商不够,就不做这一步了哈哈哈) 迭代终止条件 看了很多文章都是设置一个迭代次数,感觉有些不是很合理,本来想采用A(k+1)-A(k)的对角线元素的二范数来作为误差的,但是我有没有一

在MATLAB中,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有 5种:(1) E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E. 想求最大特征值用:max(eig(A))就好了.(2) [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成 V的列向量.(3) [V,D]=eig(A,'nobalance'):与第2种格式类似,但第2种格式中先对A作相似 变换后求矩阵A的特征值和特征向量,而格式3直接求矩阵A的特征值和特征向量. (4) E=e

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

最近需要用到C++和Matlab的混编,记录一下学习过程~ 要实现的是调用Matlab函数,求矩阵前k个最小的特征值及其特征向量. //C++ #include "engine.h" //使用Matlab引擎需要包含的头文件#include <iostream>using namespace std;int main(){ Engine *m_engine; //创建Matlab引擎 m_engine = NULL; //初始化引擎 if((!m_engine &&

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

一.特征向量/特征值 Av = λv 如果把矩阵看作是一个运动,运动的方向叫做特征向量,运动的速度叫做特征值.对于上式,v为A矩阵的特征向量,λ为A矩阵的特征值. 假设:v不是A的速度(方向) 结果如上,不能满足上式的. 二.协方差矩阵 方差(Variance)是度量一组数据分散的程度.方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值. 协方差(Covariance)是度量两个变量的变动的同步程度,也就是度量两个变量线性相关性程度.如果两个变量的协方差为0,则统计学上认为二者线性无关.而方差是协方差的

#include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define M 3 //方阵的行数 列数 #define ε0 0.00000001//ε0为要求的精度 #define N 100000//最大迭代次数 //函数预声明 ], int m, int n);//矩阵的打印 void printVector(double a[], int m);//向量的打印 double dotVector(double

2 数字特征值(5分) 题目内容: 对数字求特征值是常用的编码算法,奇偶特征是一种简单的特征值.对于一个整数,从个位开始对每一位数字编号,个位是1号,十位是2号,以此类推.这个整数在第n位上的数字记作x,如果x和n的奇偶性相同,则记下一个1,否则记下一个0.按照整数的顺序把对应位的表示奇偶性的0和1都记录下来,就形成了一个二进制数字.比如,对于342315,这个二进制数字就是001101. 这里的计算可以用下面的表格来表示: 数字 3 4 2 3 1 5 数位 6 5 4 3 2 1 数字奇偶

特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,我在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征. 1. 特征值: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,将一定可以表示成下面的形式: 写成矩阵形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量. 2. 特征分解: 特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,正交矩阵是可逆的.Σ = diag(λ1, λ2,

2 数字特征值(5分) 题目内容: 对数字求特征值是常用的编码算法,奇偶特征是一种简单的特征值.对于一个整数,从个位开始对每一位数字编号,个位是1号,十位是2号,以此类推.这个整数在第n位上的数字记作x,如果x和n的奇偶性相同,则记下一个1,否则记下一个0.按照整数的顺序把对应位的表示奇偶性的0和1都记录下来,就形成了一个二进制数字.比如,对于342315,这个二进制数字就是001101. 这里的计算可以用下面的表格来表示: 数字 3 4 2 3 1 5 数位 6 5 4 3 2 1 数字奇偶

数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds 15.26 14.84 0.871 5.763 3.312 2.221 5.22 Kama 14.88 14.57 0.8811 5.554 3.333 1.018 4.956 Kama 14.29 14.09 0.905 5.291 3.337 2.699 4.825 Kama 13.84 13.94 0.8955 5.324 3.379 2.259 4.805 Kama 16.14 14.99

题目内容: 对数字求特征值是常用的编码算法,奇偶特征是一种简单的特征值.对于一个整数,从个位开始对每一位数字编号,个位是1号,十位是2号,以此类推.这个整数在第n位上的数字记作x,如果x和n的奇偶性相同,则记下一个1,否则记下一个0.按照整数的顺序把对应位的表示奇偶性的0和1都记录下来,就形成了一个二进制数字.比如,对于342315,这个二进制数字就是001101. 按照二进制位值将1的位的位值加起来就得到了结果13. 你的程序要读入一个非负整数,整数的范围是[0,100000],然后按照上述算

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范

数字特征值(5分) 题目内容: 对数字求特征值是常用的编码算法,奇偶特征是一种简单的特征值.对于一个整数,从个位开始对每一位数字编号,个位是1号,十位是2号,以此类推.这个整数在第n位上的数字记作x,如果x和n的奇偶性相同,则记下一个1,否则记下一个0.按照整数的顺序把对应位的表示奇偶性的0和1都记录下来,就形成了一个二进制数字.比如,对于342315,这个二进制数字就是001101. 这里的计算可以用下面的表格来表示: 数字 3 4 2 3 1 5 数位 6 5 4 3 2 1 数字奇偶 奇

总共分三步:压缩,灰度化,均值化,求哈希值. 1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename) { //const char* filename2 = filename.c_str(); //const char* savename2 = savename.c_str(); //第一幅图像的参数 IplImage* img = NULL; //OpenCV图像数据结构指针 int width, height; //图像的宽和高 //ch

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

农场申请贷款.csv 对“农场申请贷款.csv”中农场大小.降雨量.农场质量.农场收入进行数据规范化处理 行数[4 5 6 7] “农场申请贷款.csv”中存在缺失值,已对数据进行预处理 setwd('D:\\data') list.files() #数据读取 dat=read.csv(file="农场申请贷款.csv",header=TRUE) sub=which(is.na(dat[5]$'降雨量'))#识别缺失值所在行数 #将数据集分成完整数据和缺失数据两部分 inputfile

手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市