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啊啊啊啊啊吖

怎么實(shí)現(xiàn)矩陣?yán)锏霓D(zhuǎn)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(shè) A 是一個(gè) n1×k1 矩陣， B 是一個(gè) n2×k2 矩陣，并且 k1 = n2，那么這兩個(gè)矩陣的乘積AB 則是一個(gè) n1×k2 矩陣，其中第 (i,j) 項(xiàng)為：Ai1B1j Ai2B2j … AikBkj下面，我們僅計(jì)算矩陣 A 的第 i 行（可以視為一個(gè)向量）與矩陣 B 的第 j 列（也可以視為一個(gè)向量）的點(diǎn)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(shí)發(fā)生概率應(yīng)當(dāng)如何計(jì)算呢，例如天氣=下雪且星期幾=2？不難想到，這個(gè)概率應(yīng)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(jiǎn)單來計(jì)算一下：只有一個(gè)樣本點(diǎn)滿足天氣=下雪且星期幾=2，所以這個(gè)概率應(yīng)當(dāng)是1/7。這種聯(lián)合事件的概率一般用逗號(hào)隔開的變量來表示： P(天氣=雪天，星期幾=2)。一般地，對(duì)事件X和Y來說，對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率應(yīng)該記為P(X, Y )。讀者可能還看到過一些形如

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當(dāng)處理矩陣代數(shù)方程時(shí)，經(jīng)常會(huì)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(duì)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(gè)實(shí)際缺陷是當(dāng)矩陣不止幾個(gè)元素時(shí)計(jì)算很麻煩且基本不可能通過手工計(jì)算。了解矩陣什么時(shí)候才有逆很有幫助，這樣就可以避免程序的錯(cuò)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(xué)習(xí)分享~

A為m×n矩陣可以進(jìn)行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函數(shù)qr()進(jìn)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(jī)變量是指一個(gè)只取有限個(gè)或可數(shù)無限個(gè)數(shù)值的隨機(jī)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(jī)變量是指一個(gè)取任何實(shí)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(shí)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(diǎn)有意義）?

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詹惠兒

對(duì)似然比檢驗(yàn)和Wald測(cè)試的理解

似然比檢驗(yàn)似然比檢驗(yàn)提供了用于比較一個(gè)模型（例如，完整模型）下的數(shù)據(jù)的可能性與另一個(gè)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(yù)測(cè)概率。下一步是計(jì)算這兩個(gè)對(duì)數(shù)似然之間的差異。?a兩個(gè)可能性之間的差異乘以因子2，以便使用標(biāo)準(zhǔn)顯著性水平（Chi2檢驗(yàn)）評(píng)估統(tǒng)計(jì)顯著性。測(cè)試的自由度將等于模型下估計(jì)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(jì)學(xué)中，邏輯模型（或logit模型）是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)模型，在其基本形式中，使用邏輯函數(shù)來模擬二進(jìn)制因變量 ; 存在更復(fù)雜的擴(kuò)展。在回歸分析中，邏輯回歸（或logit回歸）是估計(jì)邏輯模型的參數(shù); 它是二項(xiàng)式回歸的一種形式。在數(shù)學(xué)上，二元邏輯模型具有一個(gè)具有兩個(gè)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(gè)值標(biāo)記為“0”和“1”。

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詹惠兒

簡(jiǎn)述什么是回歸

回歸的定義：當(dāng)存在顯著的線性相關(guān)時(shí)，可以使用線來估計(jì)自變量的某些值的因變量的值?；貧w方程的適用范圍：當(dāng)存在顯著的線性相關(guān)性時(shí)。也就是說，當(dāng)你在相關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)中拒絕rho = 0的零假設(shè)時(shí)。在估計(jì)中使用的自變量的值接近原始值。也就是說，當(dāng)x為200時(shí)，你不應(yīng)該使用在10和20之間使用x得到的回歸方程來估計(jì)y。回歸方程不應(yīng)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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樸素貝葉斯

樸素貝葉斯方法是一組監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，基于貝葉斯定理應(yīng)用給定類變量值的每對(duì)特征之間的條件獨(dú)立性的“天真”假設(shè)。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(guān)系：使用條件獨(dú)立假設(shè) 對(duì)于所有i，這種關(guān)系被簡(jiǎn)化為由于P(x1,…,xn)在輸入時(shí)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(yàn)（MAP）估計(jì)來估計(jì) P(y)和P(xi∣y) ; 前者是

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PGC123

什么是點(diǎn)乘？

點(diǎn)乘是向量的內(nèi)積叉乘是向量的外積點(diǎn)乘，也叫數(shù)量積。結(jié)果是一個(gè)向量在另一個(gè)向量方向上投影的長(zhǎng)度，是一個(gè)標(biāo)量。叉乘，也叫向量積。結(jié)果是一個(gè)和已有兩個(gè)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(gè)東西，他們區(qū)別是：1. 矩陣是一個(gè)表格，行數(shù)和列數(shù)可以不一樣；而行列式是一個(gè)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(duì)于長(zhǎng)方陣不能定義它的行列式。2. 兩個(gè)矩陣相等是指對(duì)應(yīng)元素都相等；兩個(gè)行列式相等不要求對(duì)應(yīng)元素都相等，甚至階數(shù)也可以不一樣，只要運(yùn)算代數(shù)和的結(jié)果一樣就行了。3.兩矩陣相加是將各對(duì)應(yīng)元素相加；兩行列式相加，是將運(yùn)算結(jié)果相加，在特殊情況下(

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過擬合的常用處理方式

1.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)過擬合是由于模型學(xué)習(xí)到了數(shù)據(jù)的一些噪聲特征導(dǎo)致，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的量能夠減少噪聲的影響，讓模型更多地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的一般特征。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充或許也是一個(gè)好辦法。例如在圖像識(shí)別中，如果沒有足夠的圖片訓(xùn)練，可以把已有的圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，拉伸，鏡像，對(duì)稱等，這樣就可以把數(shù)據(jù)量擴(kuò)大好幾倍而不需要額外補(bǔ)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(fù)制原有數(shù)據(jù)并加上隨機(jī)噪聲重采樣根據(jù)當(dāng)

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行列式性質(zhì)有哪些？

（1）、行列式和它的轉(zhuǎn)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(hào)的外邊來.或者說,用一個(gè)數(shù)來乘行列式,可以把這個(gè)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(hào).（5）、若行列式中有兩行完全相同,則這個(gè)行列式的值為零.（6）、若行列式有兩行的對(duì)應(yīng)元素成比例,則這個(gè)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(gè)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(gè)大于4的數(shù)值的位置，到一個(gè)新的變量中，如c6, 其對(duì)應(yīng)的取值應(yīng)該是4，4，3提供一個(gè)通用的方法：library(tidyverse)data %>%??# 假設(shè)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(guān)系？

方差是衡量源數(shù)據(jù)和期望值相差的度量值。統(tǒng)計(jì)描述中，方差用來計(jì)算每一個(gè)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(jì)學(xué)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(jì)學(xué)中，數(shù)學(xué)期望(mean)（或均值，亦簡(jiǎn)稱期望）是試驗(yàn)中每次可能結(jié)果的概率乘以其結(jié)果的總和。是最基本的數(shù)學(xué)特征之一。它反映隨機(jī)變量平均取值的大小。

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