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怎么實現(xiàn)矩陣里的轉置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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假設 A 是一個 n1×k1 矩陣， B 是一個 n2×k2 矩陣，并且 k1 = n2，那么這兩個矩陣的乘積AB 則是一個 n1×k2 矩陣，其中第 (i,j) 項為：Ai1B1j Ai2B2j … AikBkj下面，我們僅計算矩陣 A 的第 i 行（可以視為一個向量）與矩陣 B 的第 j 列（也可以視為一個向量）的點積，具體代碼如下所示：def matrix_product_e

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聯(lián)合概率

如果兩件事同時發(fā)生概率應當如何計算呢，例如天氣=下雪且星期幾=2？不難想到，這個概率應該等于兩件事情都為真的次數(shù)除以所有事件發(fā)生的總次數(shù)。簡單來計算一下：只有一個樣本點滿足天氣=下雪且星期幾=2，所以這個概率應當是1/7。這種聯(lián)合事件的概率一般用逗號隔開的變量來表示： P(天氣=雪天，星期幾=2)。一般地，對事件X和Y來說，對應的聯(lián)合概率應該記為P(X, Y )。讀者可能還看到過一些形如

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當處理矩陣代數(shù)方程時，經(jīng)常會碰到矩陣的逆矩陣。如果XY=I，其中I是單位陣（單位陣I的對角線元素均為1，而其他元素都是0。任意矩陣乘以單位陣仍為原始矩陣），則稱X是Y的逆矩陣。逆矩陣的一個實際缺陷是當矩陣不止幾個元素時計算很麻煩且基本不可能通過手工計算。了解矩陣什么時候才有逆很有幫助，這樣就可以避免程序的錯誤。矩陣B的逆矩陣通常表示為B-1。矩陣要可逆必須要是方陣。這里所謂方陣，是指矩陣

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矩陣QR分解學習分享~

A為m×n矩陣可以進行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函數(shù)qr()進行QR分解，例如：> A=matrix(1:16,4,4)> qr(A)$qr[,1] [,2] [,3] [,4][1,] -5.4772256 -12.7801930 -2.008316e+01 -2.738613e+01[2,] 0.3651484 -3.2659863 -6.531973e

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wangjuju123

數(shù)據(jù)類型

第一種分法?離散型數(shù)據(jù)離散隨機變量是指一個只取有限個或可數(shù)無限個數(shù)值的隨機變量。通常用古典概型來描述。?連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)隨機變量是指一個取任何實數(shù)的概率都為零的變量。通常用幾何概型來描述。第二種分法?橫截面數(shù)據(jù)?時間序列數(shù)據(jù)?面板數(shù)據(jù)第三種分法?定類尺度國籍：中國（無序） ??定序尺度健康狀況：良好（有序）??定距尺度出生年份：1981 （0點有意義）?

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詹惠兒

對似然比檢驗和Wald測試的理解

似然比檢驗似然比檢驗提供了用于比較一個模型（例如，完整模型）下的數(shù)據(jù)的可能性與另一個更受限制的模型（例如，截距模型）下的數(shù)據(jù)的可能性的手段。a其中' p ' 是邏輯模型預測概率。下一步是計算這兩個對數(shù)似然之間的差異。?a兩個可能性之間的差異乘以因子2，以便使用標準顯著性水平（Chi2檢驗）評估統(tǒng)計顯著性。測試的自由度將等于模型下估計的參數(shù)數(shù)量的差異（例如，完整和截距）。?Wald

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詹惠兒

邏輯回歸基本形式及概述

在統(tǒng)計學中，邏輯模型（或logit模型）是一種廣泛使用的統(tǒng)計模型，在其基本形式中，使用邏輯函數(shù)來模擬二進制因變量 ; 存在更復雜的擴展。在回歸分析中，邏輯回歸（或logit回歸）是估計邏輯模型的參數(shù); 它是二項式回歸的一種形式。在數(shù)學上，二元邏輯模型具有一個具有兩個可能值的因變量，例如通過/失敗，贏/輸，活/死或健康/生病; 這些由指示符變量表示，其中兩個值標記為“0”和“1”。

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詹惠兒

簡述什么是回歸

回歸的定義：當存在顯著的線性相關時，可以使用線來估計自變量的某些值的因變量的值?；貧w方程的適用范圍：當存在顯著的線性相關性時。也就是說，當你在相關假設檢驗中拒絕rho = 0的零假設時。在估計中使用的自變量的值接近原始值。也就是說，當x為200時，你不應該使用在10和20之間使用x得到的回歸方程來估計y?；貧w方程不應與不同的人群一起使用。也就是說，如果x是男性的身高，而y是男性的體重，那

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809669515

樸素貝葉斯

樸素貝葉斯方法是一組監(jiān)督學習算法，基于貝葉斯定理應用給定類變量值的每對特征之間的條件獨立性的“天真”假設。在給定類變量y和從屬特征向量x1到xn，貝葉斯定理表明了以下關系：使用條件獨立假設對于所有i，這種關系被簡化為由于P(x1,…,xn)在輸入時是常數(shù)，我們可以使用以下分類規(guī)則：我們可以使用最大后驗（MAP）估計來估計 P(y)和P(xi∣y) ; 前者是

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PGC123

什么是點乘？

點乘是向量的內積叉乘是向量的外積點乘，也叫數(shù)量積。結果是一個向量在另一個向量方向上投影的長度，是一個標量。叉乘，也叫向量積。結果是一個和已有兩個向量都垂直的向量。

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PGC123

行列式與矩陣區(qū)別？

行列式與矩陣是兩個東西，他們區(qū)別是：1. 矩陣是一個表格，行數(shù)和列數(shù)可以不一樣；而行列式是一個數(shù)，且行數(shù)必須等于列數(shù)。只有方陣才可以定義它的行列式，而對于長方陣不能定義它的行列式。2. 兩個矩陣相等是指對應元素都相等；兩個行列式相等不要求對應元素都相等，甚至階數(shù)也可以不一樣，只要運算代數(shù)和的結果一樣就行了。3.兩矩陣相加是將各對應元素相加；兩行列式相加，是將運算結果相加，在特殊情況下(

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809669515

過擬合的常用處理方式

1.增加訓練數(shù)據(jù)數(shù)過擬合是由于模型學習到了數(shù)據(jù)的一些噪聲特征導致，增加訓練數(shù)據(jù)的量能夠減少噪聲的影響，讓模型更多地學習數(shù)據(jù)的一般特征。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行擴充或許也是一個好辦法。例如在圖像識別中，如果沒有足夠的圖片訓練，可以把已有的圖片進行旋轉，拉伸，鏡像，對稱等，這樣就可以把數(shù)據(jù)量擴大好幾倍而不需要額外補充數(shù)據(jù)。一般有以下方法：從數(shù)據(jù)源頭采集更多數(shù)據(jù)復制原有數(shù)據(jù)并加上隨機噪聲重采樣根據(jù)當

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291294878

行列式性質有哪些？

（1）、行列式和它的轉置行列式相等.（2）、行列式中某一行元素的公因子可以提到行列式符號的外邊來.或者說,用一個數(shù)來乘行列式,可以把這個數(shù)乘到行列式的某一行上.（3）、若果行列式中有一行元素全為零,則行列式的值為零.（4）、交換行列式兩行,行列式僅改變符號.（5）、若行列式中有兩行完全相同,則這個行列式的值為零.（6）、若行列式有兩行的對應元素成比例,則這個行列式等于零.（7）、把行列

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在R里如何找到某行第一個大于某值的數(shù)的位置

如數(shù)據(jù)集：c1 c2 c3 c4 c51? ?0??3? ?6??92? ?1??2? ?10??123? ?0??4? ?11??13如何返回每一行中c3-c5中第一個大于4的數(shù)值的位置，到一個新的變量中，如c6, 其對應的取值應該是4，4，3提供一個通用的方法：library(tidyverse)data %>%??# 假設數(shù)據(jù)是data.frame形式，變量名'data'

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wangjuju123

方差和期望的關系？

方差是衡量源數(shù)據(jù)和期望值相差的度量值。統(tǒng)計描述中，方差用來計算每一個變量（觀察值）與總體均數(shù)之間的差異。為避免出現(xiàn)離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統(tǒng)計學采用平均離均差平方和來描述變量的變異程度。在概率論和統(tǒng)計學中，數(shù)學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。是最基本的數(shù)學特征之一。它反映隨機變量平均取值的大小。

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