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我们还谈论协方差矩阵。

字号+ 作者:365bet官网娱乐 来源:英国365bet官网 2019-09-03 08:26

我们还谈论协方差矩阵。

在处理数字图像时,我们经常会找到协方差矩阵,特别是当PCA尺寸减小时。事实上,我不知道那是什么。
以下是我在线资料的一些编辑和我自己的理解。
统计学的基本概念
学习概率统计学的儿童知道统计学中最基本的概念是样本的均值,方差或标准差。
首先,我们将解释n个样本的集合以及这些概念的公式。这些高中数学的孩子应该知道并通过。
媒体
变化:
关于均值方差的含义没有太多可说的。意思是描述一个普通的水样。班级的平均成绩总是很清楚。
方差是描述样本的稳定性,包括分数,类中的第一类和时间上的失败。这是一种差异。
张总是排在前十名,但他第一次不是新人,变化相对较小。
那么协方差究竟用于什么?
在随机变量的情况下,我们描述了随机变量的均值,即随机变量的方差。当两个随机变量介入时,有时必须确定两者之间的相关性,协方差的重要性是
我们来看看方差的定义。
这是描述的随机变量。
接下来,观察两个随机变量X和Y.协方差的定义如下:
应该理解,协方差表示两个随机变量之间的相关性。
基于以前的理论,我们理解协方差的含义。
那么协方差矩阵有什么作用呢?
假设两个随机变量X和Y可以用协方差表示,即10,20,n。
创建协方差矩阵。
定义n维随机变量X n =[X 1,X 2,X 3。
Xn?1,Xn];(实际上,它对应于一组n个随机变量)
使用协方差矩阵来表示它们之间的协方差。
(Un代表Xn的平均值)
显然,这是对称矩阵,即i-by-j或j-by-i值,表示Xi和Xj的协方差。
那么,最后,我认为理解协方差矩阵的关键是理解多维随机变量。不同维度之间的协方差是协方差矩阵的一个元素。


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