如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 知乎 好文 讲得非常好

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卡尔曼滤波通俗易懂的解释
moumde的博客
07-08 2万+
关于卡尔曼滤波，网上的资料很多，但是有很大一部分都是不断堆叠公式，然后用各种晦涩难懂的专业术语进行解释，说实话我刚开始看的时候也是云里雾里，因此写下这篇博客是为了照顾和我一样的萌新，通篇文章我会力求从最基础的部分一步一步深入，并尽可能少地使用公式（或许？），并对每个公式和参数尽可能详尽地解释，另一方面，这篇博文也是为了自己日后方便回顾用的。如有错误请及时指出。 参考的部分资料如下： 如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？ 如何理解那个把嫦娥送上天的卡尔曼滤波算法Kalman filter? 卡尔曼滤波器的原
向量夹角、协方差、协方差矩阵、相关系数、点对旋转矩阵相关性
破晓的专栏
10-13 454
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ - 知乎
协方差和相关系数最通俗易懂的理解
qq_40687771的博客
12-24 258
https://www.zhihu.com/question/20852004
跟着iMeta学做图｜双侧柱状图展示具有正负相关性的类型数量
悟道西方
02-11 440
源代码已经上传至https://github.com/iMetaScience/iMetaPlot/tree/main/230130barplot 如果你使用本代码，请引用：Changwu Wu. 2022. Pan-cancer analyses reveal molecular and clinical characteristics of cuproptosis regulators. iM...
正相关负相关不相关matlab编程,plt6种基本图形及基础
weixin_30488255的博客
03-24 2211
np的创建 np的切片 np调用函数 6中基本图形的画法：散点图scatter(),4个参数，分别是c 点的形状,s点的大小，alpha透明度，marker点形状散点图显示2组数据的值，每个点坐标位置由变量的值决定由一组不连接的电玩城，用具观察两种变相的相关性例如：身高-体重，温度-纬度等 散点图最大的作用就是研究两个变量的相关性相关性一般来说有三种：正相关，负相关和不相关这里两个变量，每个变...
协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充
小唐要努力的博客
10-29 1万+
之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035 本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除 进化策略及其在深度学习中的应用 本文翻译自：https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/09/05/evolution-strategies.html,这篇博文很早就看过，但是每次都是似懂非懂，各种数学公式，虽然我做这个方向的研究很久，但是仍然不能全懂。这个端午，闲来无事.
通俗理解协方差与相关系数
见贤思齐
07-25 1142
参考知乎： https://www.zhihu.com/question/20852004 协方差就是俩人跳舞的舞步协同程度，如果一起向前走或者向后退，协方差就是正值；如果一个朝前一个朝后，协方差就是负值；如果各自都不动，就是零。 相关系数就是标准化的协方差，就是剔除了俩人舞步尺度大小不一的影响...
从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）
我究竟在写什么
10-21 1055
作者：superbrother 来源： https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 1 什么是离散卷积？CNN中卷积发挥什么作用？ 了解GCN之前必须对离散卷积（或者说CNN中的卷积）有一个明确的认识： 如何通俗易懂地解释卷积？（https://www.zhihu.com/question/22298352）这...
Gram 矩阵与神经网络风格迁移
JY丫丫
06-03 1526
文章目录作用Gram矩阵Gram矩阵计算Gram矩阵定义协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵Gram矩阵意义计算实例 作用 gram矩阵是计算每个通道I的feature map与每个通道j的feature map的内积。 gram matrix的每个值可以说是代表i通道的feature map与j通道的feature map的互相关程度 神经网络风格迁移中的作用 Gram矩阵来表示图像的风格特征。Gram Matrix的特点：注重风格纹理等特征，忽略空间信息。 C×H×WC\times H \times W
不得不学的统计学基础知识（一）
weixin_41432734的博客
10-30 4440
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深
如何直观地理解「协方差矩阵」？ - 知乎
studyvcmfc的专栏
02-07 1488
如何直观地理解「协方差矩阵」？ - 知乎
方差、协方差、相关系数的理解
热门推荐
yongrl的博客
02-27 4万+
方差和协方差机器学习中常见的两个概念，公式也几乎是随处可见，但是每见一次都像是初次见面，又去想半天各种公式、概念和意义，所以下定决心整理一下。 方差和协方差 定义 方差 度量单个随机变量的离散程度，公式如下： σx2=1n−1∑i=1n(xi−x‾)2 \sigma^2_x = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2 σx2​=n−11​i=1∑...
如何形象的理解协方差
weixin_41269731的博客
07-21 326
https://www.zhihu.com/question/20852004 如何理解方差： 方差也是比较数据的一个非常有用的工具 举个例子你就明白了 以前我们要比较两组数据大小一般用平均数，但是有的时候平均数不能非常准确的表示数据 比如 有现在有六只鸡，每三只一组 第一组的鸡的斤数分别是 2.5，3，3.5 第二组的鸡的斤数分别是 1，3，5 很显然我们能看出第一组鸡看起来重量的差别不大，第二...
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？
槑宝包
08-05 823
又是一篇我超想转发的文章！解释太到位了~   如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ - GRAYLAMB的回答 - 知乎   协方差说的是两个变量变化走势的相似程度， 相关系数是协方差去除掉量纲影响后的特殊的协方差，为了忽略变量波动大小对协方差的影响。                                           得赶紧睡觉了，       ...
方差，标准差，协方差，相关系数含义，PCA算法和协方差矩阵的关系
xulingxin的博客
11-22 339
https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral https://blog.youkuaiyun.com/qq_31073871/article/details/81057030 https://blog.youkuaiyun.com/a10767891/article/detail...
统计学知识：相关系数
尤尔小屋
11-11 1万+
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 这两周在看一本书《特征工程入门与实践》，对自己很有启发。 特征工程是数据工作者建模过程中极其重要的一步，如何从众多的特征中找到或者选择与目标具有高强相关的特征显得尤为重要。 本书中有提到相关系数，自己看了很多的资料，整理出这篇文章，希望对大家有所帮助。 何为相关系数 相关系数，也叫做关联系数（英语为：correlation coefficient），它是由统计学家卡尔.皮尔逊设计的一个统计指标，我们最常用的也是Person皮.
什么是相关系数
最新发布
彬彬侠的博客
11-14 3109
相关系数（Correlation Coefficient）是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。它的值范围在-1到1之间，表示两个变量之间的相关性程度。通过计算相关系数，我们可以了解两个变量之间是否有关系，并且关系是正向的、负向的，还是没有明显的关系。皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient），用于度量线性关系。斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s Rank Correlation Coefficient），用于度量变量之间的单调关系（不仅限于线性关系）。
概率论的起源
马同学
03-05 3139
继《线性代数》和《单变量微积分》后，“马同学图解”系列又迎来新的成员 ---- 《概率论与数理统计》，覆盖浙江大学《概率与数理统计》前八章（考研范围），下面是本课程的第一篇文章，欢迎大家试读和购买（微信公众号：马同学高等数学，菜单“图解”中购买）。 1 随机现象 在生活中有些现象是注定的，比如往空中扔一个石头必然会落回地面，这叫作确定性现象 。 也有不确定的现象，大家都见过骰子吧，下面是常...
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