covariance永远是正的嘛

2024-11-02

从多个角度来理解协方差（covariance）

起源:协方差自然是由方差衍生而来的,方差反应的是一个变量(一维)的离散程度,到二维了,我们可以对每个维度求其离散程度,但我们还想知道更多.我们想知道两个维度(变量)之间的关系,直观的举例就是身高和体重(青少年),我们采集到的数据里面有一种固有的性质,那就是身高越高的样本似乎总有着更大的体重,那我们如何衡量这种关系呢,单独求两个方差是不行的. 因此协方差应运而生,它的公式也与方差极度同源,方差是每个样本减去均值的平方后去平均(n-1),协方差就把平方的2拆成1+1,就是x减去x的平均,乘以,y减去

正"/" 和反"\"的区别？

反斜杠"\"是电脑出现了之后为了表示程序设计里的特殊含义才发明的专用标点.就是说,除了程序设计领域外,任何地方你都不应该有使用反斜杠的时候,请永远使用正斜杠"/".

Linux下的正斜杠"/"和"\"的区别

今天在检查root目录时发现有一个名为"\"的文件,觉得很奇怪,从来没见过,就准备用Vim打开看看,很自然地输入命令查看一下,结果居然打不开. [root@localhost ~]# ll 总用量 48 -rw-r--r--. 1 root root 0 7月 9 2015 \ -rw-------. 1 root root 1414 6月 30 22:51 anaconda-ks.cfg -rw-r--r--. 1 root root 30147 6月 30 22:51 instal

[zz] 混合高斯模型 Gaussian Mixture Model

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

CFA一级知识点总结

更多来自: www.vipcoursea.com Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market 2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int

前馈网络求导概论(一)·Softmax篇

Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y \quad where \quad \Delta Y=y-label$ (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函

BZOJ4127: Abs

Description 给定一棵树,设计数据结构支持以下操作 1 u v d 表示将路径 (u,v) 加d 2 u v 表示询问路径 (u,v) 上点权绝对值的和 Input 第一行两个整数n和m,表示结点个数和操作数接下来一行n个整数a_i,表示点i的权值接下来n-1行,每行两个整数u,v表示存在一条(u,v)的边接下来m行,每行一个操作,输入格式见题目描述 Output 对于每个询问输出答案 Sample Input 4 4 -4 1 5 -2 1 2 2 3 3 4 2 1 3 1

linux 中的斜杠 ‘/’ ‘\’ 的区别 - 服务器是LINUX的注意了，和windows 的不一样哦！

ubuntu@ubuntu:~$ vi \> ubuntu@ubuntu:~$ 稍微思考了一下就明白了,不是打不开,问题出在这个文件名" \ "上面. 反斜线符号" \ "在Bash中被解释为转义字符,用于去除一个单个字符的特殊意义,它保留了跟随在之后的字符的字面值,除了换行符.如果在反斜线之后一个换行字符立即出现,转义字符使行得以继续,遇到命令很长时使用反斜线很有效:反斜线从输入流中被移除并有效地忽略. 例一: ubuntu@ubuntu:~$ echo $

斯坦福大学CS224d基础1：线性代数回顾

转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com) 出处:

SWD接口：探索&泄密&延伸

http://bbs.21ic.com/icview-871133-1-1.html 文买了个JLINKV9,以为神器,拿到手发现根本不是,完全没必要替换V8,想自己做个另类的调试器,当然想只是想而已.又过了一阵,在网上居然发现ARM的开源调试器CMSIS DAP代码,回想起来,KL25小板子貌似不就是这个么,以前居然没注意.代码量很小于是很有兴趣,修改引脚编译了下到片子里,发现设备,飞线到别的板子,进入MDK顺利调试.有了这么好的一个参考样本,琢磨着这次得研究下SWD,又因为各种事没动工.时间

Linux下反斜杠号"\"引发的思考

今天在检查home目录时发现有一个名为“\”的文件,觉得很奇怪,从来没见过,就准备用Vim打开看看,很自然地输入命令查看一下,结果居然打不开. ubuntu@ubuntu:~$ vi \> ubuntu@ubuntu:~$ 稍微思考了一下就明白了,不是打不开,问题出在这个文件名“ \ ”上面. 反斜线符号“ \ ”在Bash中被解释为转义字符,用于去除一个单个字符的特殊意义,它保留了跟随在之后的字符的字面值,除了换行符.如果在反斜线之后一个换行字符立即出现,转义字符使行得以继续,遇到命令很长时使

html常用的基本标签

html的基本标签一.head部分的标签 1.<!DOCTYPE html>文档类型声明,让浏览器按照html标准对代码进行解释与执行:文档类型声明必不可少,而且,必须在文档最上方:如果不写文档类型声明,浏览器将会默认的兼容模式运行,可能会出现不明bug. 2.<head></head>head标签主要放置一些关于网页设计的相关语句 3.<meta charset="utf-8" />设置网页的字符集编码格式常见GB2312:简体中文

cs231n spring 2017 lecture6 Training Neural Networks I 听课笔记

1. 激活函数: 1)Sigmoid,σ(x)=1/(1+e-x).把输出压缩在(0,1)之间.几个问题:(a)x比较大或者比较小(比如10,-10),sigmoid的曲线很平缓,导数为0,在用链式法则的时候,后一层传回来的导数乘以sigmoid的导数也是0了,换句话说,对于sigmoid饱和的区域后一层的导数传不到前面去了.(b)输出永远为正,即下一层的输入永远为正,我们希望输入的均值为0.(c)exp还是稍微有点难计算. 2)tanh(x),输出压缩在[-1,+1]之间,比sigmoid的进

BZOJ 1415: [Noi2005]聪聪和可可 [DP 概率]

传送门题意:小兔子乖乖~~~ 题意·真:无向图吗,聪抓可,每个时间聪先走可后走,聪一次可以走两步,朝着里可最近且点编号最小的方向:可一次只一步,等概率走向相邻的点或不走求聪抓住可的期望时间和游走很像,只不过这道题限制了一个人走的方向,两人间的距离具有了阶段性!可以直接$DP$ 求期望一般倒推 $f[i][j]$表示聪在$i$可在$j$抓住的期望时间 $bfs$预处理$g[i][j]$表示聪在$i$可在$j$下一步聪走到哪里这样聪的行动就知道了,转移枚举可的行动就行啦边界:$f[i][i

sklearn_线性回归

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (ﬁt_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评判标准时,却是计算”负均方误差“(

Python_oldboy_自动化运维之路（四）

本节内容集合字符编码与转码函数语法及基本特性函数参数与局部变量返回值和嵌套函数递归匿名函数高阶函数 1.集合集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系 # -*- coding: UTF-8 -*- #blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/ a = {2,3,4,5,6} b = {1,3,5,8,9} print(a) pri

决策树在sklearn中的实现

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

精通BitmapData

一.构造方法: var bmd:BitmapData=new BitmapData(200,100,true,0xffff0000); 参数说明: 1.宽 2.高 3.是否使用32位填充位图(包括alpha) 4.填充色. 二.属性(注意:所有属性都是只读) 1.widht 宽 2.height 高 3.rect 矩形范围,即:Rectangle 4.transparent 透明度,即:是否使用32位填充. 三.方法 1.applyFilter():使用滤镜 applyFilter(source

BigInteger类（高精度整型）

位置:java.math.BigInteger 作用:提供高精度整型数据类型及相关操作一.基本介绍 BigInteger为不可变的任意精度的整数(对象创建后无法改变,每次运算均会产生一个新的对象). 所有操作中,都以二进制补码形式表示 BigInteger(同Java 的基本整数类型). 提供所有 Java 的基本整数操作符(* / + -等等)的对应物(一堆函数). 提供 java.lang.Math 的所有相关方法,此外还提供模算术.GCD 计算(最大公约数).质数测试.素数生成.位操作以

python学习基础—day01

一. python是什么? 优势:简单, 可以跨平台劣势:执行效率没有C语言那么高 python是解释型语言,逐行编译解释,在不同的系统windows与Linux,需要不同的解释器来编译. 而编译型语言,所对应的是系统,全部编译完之后进行运行. python发展史: 2.x, 3.x 编程语言分类: 1. 编译型: 执行效率高. 一次编译. 到处运行 2. 解释型: 执行效率不如编译型. 逐行的解释执行一般跨平台性比较好 3. 混合型: 先编译, 后解释执行编译型 -> 依赖操作系统进行编

Java常用类(二) Scanner类和大数类

二.Scanner类有C系语言基础的可能都比较熟悉scanf("%d",&a);和cin>>a;这种代码,也打开了程序交互的第一道门.因此,这些程序员开始学Java时都会先找输入输出(指标准输入输出),Java的输出就非常常见,任何一个Java教程基本都是以输出开始的,然而输入却在很后面提到,因为Java的输入不似输出那么简单.现在我们就来介绍一下实现输入的Scanner类. 1.Scanner基本使用方法和next()系列方法一个从键盘输入的基本示例: imp

covariance永远是正的嘛

热门专题