covariance

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    我正在使用numpy,并且想要计算ndarray的协方差矩阵。我正在尝试使用numpy.cov(),但没有得到正确的结果。以下更多细节。 我的ndarray是768x8,其中8是数据集中的数字要素。当我使用MATLAB来计算协方差矩阵时,我得到一个8x8(这是我所需要的),但是当我使用np.cov()时,我得到一个不正确的768x768。我尝试将rowvar参数更改为true,这不起作用。 对nu

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    所以我创建了霍夫曼树,我很难覆盖函数,并且我认为它是由于协方差问题。以下是我在代码中遇到困难的层次结构: class TreeInterface { public: TreeInterface() {} virtual ~TreeInterface() {} virtual NodeInterface * getRootNode() const = 0; };

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    我试图计算皮尔逊相关下面这两个。它适合线性线y=1/3*(x)。当我计算协方差时,我得到4.5,x和y的标准差分别为4.74和1.58,最终得出一个正的系数。然而,我所提供的幻灯片告诉我协方差是-7.5,系数是-1,这让我感到困惑。谁在这方面实际上是正确的? X < -c(-3,-6,0,3,6) Ý< -c(1,-2,0,-1,2)

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    我有一个大尺寸Nx3的二维数组。该阵列包含(X,Y,Z)格式的点云数据。我在Ubuntu的虚拟环境中使用Python从.ply文件读取数据。 当我试图用rowvar组找到这个阵的协方差真(指每行正在考虑一个变量),我得到的MemoryError。 据我所知,这是创建一个非常大的数组,显然是我的8 Gb分配内存来处理太大。如果不增加内存分配,是否有解决此问题的不同方法?有没有不同的方法来计算协方差矩

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    我觉得非常愚蠢,不明白什么在这不起作用。 我想用一些数据拟合高斯过程。我的协方差函数是基本的平方指数函数: k(x,x0) =σ0²*exp(-(x-x0)²/(2*λ²)) 我有三层的超参数,以适应在我的数据:从协方差函数的两个参数(σ和λ),以及来自假设的σ0我的数据被噪音了。 所以我只需要最小化负对数的可能性,对吧? logp(y|X,θ) =1/2*t(y)*C(θ)^(−1)*y+1

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    我正在阅读为什么Java中的数组协方差不好(Why are arrays covariant but generics are invariant?)。如果Dog是Animal的子类型,则Dog[]是Animal[]的子类型。这是一个问题,因为可以这样做: Animal[] animals = new Dog[1]; animals[0] = new Cat(); 这与正确实施的泛型不同。

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    以下面简化的C++类层次结构为例。我想要完成的是Service提供了一种虚拟方法来保存任意的对象。但是Service的每个子类,例如BoxService应该只能保存Box个对象。 由于这样的事实:C++不支持方法参数的协方差,我不能简单地声明的保存方法BoxService.h,如: void save(Box box); 我的问题是,有没有什么最佳设计模式或最佳实践为问题?或者,如果到达的Mo

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    类 public class Building { public string Name = "Not To Be Seen"; ... } public class School: Building { public int NoOfRooms = 200; public string Address = "123 Main St.";

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    我对python很陌生,实际上这是我在Python中的第一个代码。 我试图找到的协方差矩阵为4行数据的具有减小的重量日期明智 我需要计算每个元件的4乘4的协方差矩阵 我必须使用其中i已计算出的回报蟒和权重 来找到协方差矩阵。 import pandas as pd import numpy as np import math xl = pd.ExcelFile('path+file.xlsx

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    在给定X1的方差,X2的方差和X1和X2之间的协方差的情况下,是否有办法使用R(不是手动)计算U = 2X1-X2和V = X1 + 2X2的相关性?