为什么EmpiricalCovariance不输出一个具有常量对角线的矩阵？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计经验协方差收敛协方差稀疏逆协方差 Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

样本的经验协方差矩阵可以使用 empirical_covariance 包的函数计算，或者通过 EmpiricalCovariance 使用 EmpiricalCovariance.fit 方法将对象与数据样本拟合...基本收敛尽管是协方差矩阵的无偏估计，最大似然估计不是协方差矩阵的特征值的一个很好的估计，所以从反演得到的精度矩阵是不准确的。有时，甚至出现数学原因，经验协方差矩阵不能反转。...Oracle 近似收缩在数据为高斯分布的假设下，Chen et al. 等 [2] 推导出了一个公式，旨在产生比 Ledoit 和 Wolf 公式具有更小均方差的收敛系数。...换句话说，如果两个特征在其他特征上有条件地独立，则精度矩阵中的对应系数将为零。这就是为什么估计一个稀疏精度矩阵是有道理的：通过从数据中学习独立关系，协方差矩阵的估计能更好处理。...相应的 GraphLassoCV 对象使用交叉验证来自动设置 alpha 参数。 ? Note 结构恢复从数据中的相关性恢复图形结构是一个具有挑战性的事情。

3.4K5 0

关于矩阵的归一化

之前一直不清楚，为什么要做这么多的归一化，直到想到了对称矩阵（请原谅数学不好的我，在理解的路上磕磕绊绊）。...假设通过上述归一化处理的样本集合为X，x的没一列的平方和都是1，假设X是25*1000的一个矩阵好了，那么X‘为一个1000*25的矩阵，Yang等人的方法里用到了 A=X’*X。...那么通过上面的那些变化，X的每列元素的平方和都是1，那么A的对角线元素都是1，且A是关于对角线对称的。...那么A就是一个对角线元素全为1的对称矩阵，而实对称矩阵具有如下的性质：这就为之后的处理奠定了基础。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （389）-- 算法导论25.1 2题

修改后的矩阵对角线元素都被设置为零。这个简单的示例展示了如何初始化一个矩阵，并用 Go 语言将其对角线元素置零。...对角矩阵在许多数学和计算应用中具有特殊的性质，例如简化某些算法的实现、提高计算效率等。如果你需要编写一个Go语言程序来生成这样的矩阵，可以按照以下步骤进行： 1....图论中的邻接矩阵：在表示无自环的图时，对角线上的元素通常设为0，因为一个节点不能直接连接到自身。 2. 距离矩阵：在计算不同点之间的距离时，一个点到自身的距离自然是0。 3....运行这个程序将输出一个 5x5 的矩阵，其中对角线上的元素全部为0，其他位置的元素为1。你可以根据需要修改其他位置的值。...kimi：在许多数学和计算机科学的应用中，特别是在处理矩阵和图论问题时，要求对角线元素 ( w_{ii} = 0 ) 是为了确保矩阵或图不包含自环。自环是指从顶点指向自身的边。

662 0

R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测

p=23287 最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。...鉴于你知道各个序列的方差，相关和协方差之间的联系是直接的。所以当我第一次研究这个问题时，我不明白为什么我们不单独建立所有非对角线的模型，例如使用样本成对相关的滚动窗口呢？...你想有一个有效的相关矩阵，这意味着对称（很容易施加）和正负无限。首先，为什么非负定属性很重要，其次，为什么它不容易施加。把非负定属性看作是多变量的，相当于单变量情况下对波动率的正向施加。...但是，为什么不以向量自动回归（VAR）扩展自动回归的同样方式来扩展这个过程？进入VEC模型。 (2) 这里是一个矢量化运算符，将一个矩阵作为一个矢量进行堆叠。...这类条件相关模型的关键切入点是要认识到 (4) 是一个矩阵，对角线上是各个序列的波动率（现在单独估计），对角线外是零。这只是以矩阵形式对我们开始时的常规方程进行了处理。，因为。

8951 0

MATLAB数据类型和运算符+矩阵创建

✍一、MATLAB数据类型和运算符 1 MATLAB的数据类型 1.1 特殊常量 MATLAB有些固定的变量，称为特殊常量。这些特殊常量具有特定的意义，用户在定义变量名时应避免使用。...（3）如果一个标量和一个矩阵参与逻辑运算，标量和矩阵的每个元素按标量规则进行逻辑运算，得到同维的由1或者0构成的矩阵。 2.4 优先级算术运算符优先级最高，关系运算符次之，逻辑运算符为最低。...MATLAB语言中内置了许多特殊矩阵的生成函数，可以通过这些函数自动生成具有不同特殊性质的矩阵。...，则diag(A)是提取矩阵A的对角线矩阵。...A,k)表示生成矩阵A中第k条对角线的下三角部分的矩阵； A1=triu(A,k)表示生成矩阵A中第k条对角线的上三角部分的矩阵；其中， k=0为A的主对角线，k>0为A的主对角线以上， k<0为A

1101 0

什么是数组存储结构

一说起数组，我们的印象中数组往往是某一门编程语言中包含的具体数据类型，其实不然。从本质上讲，数组与顺序表、链表、栈和队列一样，都用来存储具有 "一对一" 逻辑关系数据的线性存储结构。...矩阵中有两条对角线，其中图 1 中的对角线称为主对角线，另一条从左下角到右上角的对角线为副对角线。对称矩阵指的是各数据元素沿主对角线对称的矩阵。...结合数据结构压缩存储的思想，我们可以使用一维数组存储对称矩阵。由于矩阵中沿对角线两侧的数据相等，因此数组中只需存储对角线一侧（包含对角线）的数据即可。...因此可以得出这样一个结论，上(下)三角矩阵存储元素和提取元素的过程和对称矩阵相同。...5，在矩阵中的位置为 (2,3)；除此之外，还要存储矩阵的行数 3 和列数 3；由此，可以成功存储一个稀疏矩阵。

1071 1

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （24）-- 算法导论4.2 6题

六、用Strassen 算法作为子进程来进行一个 knn 矩阵和一个nkn 矩阵相乘，最快需要花费多长时间?对两个输入矩阵规模互换的情况，回答相同的问题。...下面是一个示例代码，演示了如何在 Cython 代码中优化数组性能：pythonimport numpy as npcimport numpy as np# 定义一个常量数组a = np.array([...free(b)# 测试函数func(2000, 5000, a)在上面的示例代码中，我们首先定义了一个常量数组 a,然后定义了一个函数 func(),该函数接受一个大小为 n*k的输入数组，并在 C 代码中执行计算...对于输入矩阵规模互换的情况，我们可以使用以下算法:1.对角线法:对于规模为knn的矩阵，我们可以先找到两个对角线，然后将它们分别乘以矩阵A和矩阵B。这样得到的矩阵相乘的结果仍然是knn的。...具体来说，需要调整算法中的系数 k 和常数 C，以适应新的输入规模。调整后的 Strassen 算法的时间复杂度为 O(n^(3/2))，仍具有很高的效率。

3650 0

站在机器学习视角下来看主成分分析

所述迹线的的Ñ -by- Ñ方阵阿被定义为对在主对角线元素（对角线从左上到右下）的总和。...因此，为了最大化方差，我们可以最大化矩阵的轨迹，矩阵是D的对角线条目的总和。 ? 我们还可以将跟踪的想法带入最小化问题，如下所示： ? 因此，最大化矩阵的轨迹是 ?...等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。...trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。因此，我们获得最大k个特征向量。投影数据为： ?...回到统计学的观点，我们为什么要最大化方差的问题得到了回答，因为我们希望最小化降维损失，这与最大化方差具有相同的结果。

1.2K5 0

托普利茨矩阵

题目如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。给定一个 M x N 的矩阵，当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True。...示例 1: 输入: matrix = [ [1,2,3,4], [5,1,2,3], [9,5,1,2] ] 输出: True 解释: 在上述矩阵中, 其对角线为: "[9]", "[5,...各条对角线上的所有元素均相同, 因此答案是True。...示例 2: 输入: matrix = [ [1,2], [2,2] ] 输出: False 解释: 对角线"[1, 2]"上的元素不同。说明: matrix 是一个包含整数的二维数组。...进阶: 如果矩阵存储在磁盘上，并且磁盘内存是有限的，因此一次最多只能将一行矩阵加载到内存中，该怎么办？如果矩阵太大以至于只能一次将部分行加载到内存中，该怎么办？

3692 0

深度学习的图原理

在任何情况下，A都可以按照以下规则构建：无向图的邻接矩阵因此在其对角线上是对称的，从左上角对象到右下角：有向图的邻接矩阵只覆盖对角线线的一侧，因为有向图的边只朝一个方向。...D本质上是一个对角矩阵，其中对角线的每个值都是其对应节点的度数。各种类型的图和矩阵（由欧洲生物信息学研究所提供）不要忘记度数只是邻接矩阵的每一行的总和。...然后，这些度数被放在矩阵的对角线上（邻接矩阵的对称线）。...神经网络通常具有激活函数，它基本上决定了一个给定神经元的输出（）是否应该被认为是“激活的”，并将感知器的输出值保持在一个合理的可计算范围内（例如，sigmoid函数用于范围，tanh函数用于...这就是为什么我们在感知器的末端附加激活函数的原因。当我们将一堆感知器放在一起时，我们得到了一个类似于神经网络开端的东西！

4594 0

软件介绍: BLUPF90的无敌和寂寞

前同桌说, 要带粉丝了, 一个换一个, 我就把题目改了一下, 原来的题目是《遗传育种软件三剑客之一：BLUPF90》，但我还是喜欢现在这个题目《BLUPF90的无敌和寂寞》。...除了上述优势外，BLUPF90还具有以下功能： SSGWAS：之前的GWAS都是基于G矩阵或SNP数据, 现在可以同时利用系谱和SNP信息； PCA分析：之前的PCA都是基于G矩阵或者SNP数据, 现在可以利用...重复样本和异常样本检查：BLUPF90的模块在检查样本可能存在的重复或者异常现象时使用方便； H逆矩阵的输出与再利用：BLUPF90输出的H逆矩阵，在DMU和ASREML中同样适用。 ? 1....6.3 G矩阵和A22矩阵的关系 G矩阵和A22矩阵是相同个体构建的G矩阵和A矩阵，因此二者应该具有很高的相似性。如果对角线和非对角线相似度较低, 这说明出现了一些问题，需要引起重视。...BLUPF90构建H逆矩阵输出 ? 如果想要使用DMU, ASREML或者WOMBAT利用BLUPF90构建好的H逆矩阵，需要输出Original ID的形式。

2.1K1 1

【论文】Awesome Relation Classification Paper（关系分类）（PART II）

和words分开到两个独立channel的LSTM，使它们在递归传播的时候不互相干扰。...首先定义两个对角矩阵A^1和A^2，对应两个实体。其中矩阵中对角线元素表示为句子中单词i同该实体之间的关联性，具体是通过单词和实体word embedding的內积计算而来 ?...来融入最终标签W_L的信息首先通过卷积后的矩阵与标签矩阵交互得到一个相似性矩阵G，形状为【n， L】 ?...Loss function 首先对于标签信息映射了一个向量矩阵W_L，形状为【d^L，L】，也就是对应每一种关系都有一列向量表示。同样地，在我们网络的输出也是每一类实体关系的向量。...》有些像；针对该任务自定义了损失函数，效果比使用传统softmax+cross entropy有所提升；在设计Input attention过程，两个矩阵A1和A2完全可以使用一维的向量，不懂为什么要设计成对角矩阵

6533 0

【论文】Awesome Relation Classification Paper（关系分类）（PART II）

和words分开到两个独立channel的LSTM，使它们在递归传播的时候不互相干扰。...首先定义两个对角矩阵A^1和A^2，对应两个实体。其中矩阵中对角线元素表示为句子中单词i同该实体之间的关联性，具体是通过单词和实体word embedding的內积计算而来 ?...来融入最终标签W_L的信息首先通过卷积后的矩阵与标签矩阵交互得到一个相似性矩阵G，形状为【n， L】 ?...Loss function 首先对于标签信息映射了一个向量矩阵W_L，形状为【d^L，L】，也就是对应每一种关系都有一列向量表示。同样地，在我们网络的输出也是每一类实体关系的向量。...》有些像；针对该任务自定义了损失函数，效果比使用传统softmax+cross entropy有所提升；在设计Input attention过程，两个矩阵A1和A2完全可以使用一维的向量，不懂为什么要设计成对角矩阵

9982 0

pca

PCA的主要思想： 1.最小化冗余量，对应于协方差矩阵的非对角线元素要尽量小； 2.最大化信号，对应于要使协方差矩阵的对角线上的元素尽可能的大。对角线上的元素值越大，也就是对应于越重要的主元。...3.数据本身具有较高的信躁比。 4.假设主元向量之间是正交的。...PCA的可视化理解 PCA的求解方法： image.png image.png MySample=fix(rand(10,3)*50) 协方差是计算不同维度间的协方差，样本矩阵的每行是一个样本，每列为一个维度...对于线性来说，对应的方法是LDA PCA不具有鉴别特性 LDA与PCA的目标不一样，导致他们的方法也不一样。...PCA得到的投影空间是协方差矩阵的特征向量，而LDA则是通过求得一个变换W，使得变换之后的新均值之差最大，方差最大，变换W就是特征的投影方向。

8242 0

Python开发之numpy的使用

NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...#创建一个对角线为10,20,30,50的对角矩阵 d_1 = np.diag([10,20,30,50]) print(d_1) out: [[10 0 0 0] [ 0 20 0 0] [...]] # 2x2的随机数组(矩阵),取值范围在[0.0,1.0)（包含0，不包含1） h = np.random.random((2,2)) print(e) out:...这是为什么呢？提示一下，三位数组的shape中组、行和列是怎样排序的？...这里所谓的可广播，就是指虽然A和B两个矩阵的shape不一致，但是A可以拆分为整数个与B具有相同shape的矩阵，这样在进行元素级别的运算时，就会先将A进行拆分，然后与B进行运算，结果再组合一起就可以。

1.4K2 0

判断矩形是否重叠 Python

题目描述用具有x,y两个整型变量成员的结构类型SPoint来表示坐标点。用SRect结构类型来描述矩形，其中包含p1和p2两个SPoint成员分别表示矩形对角线上的两个点。...输入判断次数矩形1的对角线顶点坐标x1、y1、x2、y2 矩形2的对角线顶点坐标x1、y1、x2、y2 .........输出是否重叠输入样例1 3 1 5 2 9 1 3 2 4 5 6 7 8 5 7 7 9 2 5 1 0 9 4 2 9 输出样例1 not overlapped overlapped...首先它给出的只是对角线顶点坐标并没有说是哪个对角线，所以我们首先要处理一下，把它变成次对角线的两个坐标，即左下角的坐标和右上角的坐标，具体方法是把大的坐标放到右边，小的放坐标。...就是一个矩阵在另一个矩阵的周围，以一个矩阵为中心，四条边可以划出八个区域，这八个区域又可分成上下左右四种情况，对于每一种情况都只是需要进行坐标与坐标之间的比较就行。

3154 0

【干货】理解深度学习中的矩阵运算

For Deep Learning 论文链接： http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html 深度学习是一个令人兴奋的领域，具有巨大的现实世界影响力...测量输出如何随着权重的变化而变化，与计算输出w.r.t权重w的（部分）导数相同。对于所有的训练样例，对于所有层中的所有权重，重复该过程。矩阵运算利用数学的两个基本分支 - 线性代数和微积分。...第一个假设是向量x的基数等于f中的标量函数的个数。这提供了一个方形雅可比矩阵。...如果你想知道为什么他们需要相等，考虑这样一个情况，每个神经元xi的输入都与权重wi相关（这里的标量函数类似于xi*wi），所以我们拥有和x一样多的w。另一个重要的假设是关于元素对角线性质。...假设元素对角线性质使雅可比行列式（由第一个假设制成的方形）变成对角矩阵，所有非对角线项都为零。论文的接下来的几节将解释计算更复杂函数的导数的过程。函数可以从简单到复杂有几种方式。

2.6K4 0

OpenGL ES 着色器语言丨音视频基础

矩阵值初始化使用构造函数的时候是以列优先顺序完成的，其他的策略：如果矩阵构造函数只有一个标量参数，则它是用于初始化矩阵对角线上的所有分量，其余分量初始化为 0.0。...从多个标量或向量或混合构造矩阵，矩阵将按列优先顺序构建和使用，可以参考如下模版代码： mat2(float) // 对角线分量为 float 的 2*2 矩阵 mat3(float) // 对角线分量为...float 的 3*3 矩阵 mat4(float) // 对角线分量为 float 的 4*4 矩阵 mat2(vec2, vec2); // 每个 vec2 构成矩阵的一列 mat3(vec3,...in、centroid in 修饰的变量有数量限制，矩阵类型占用的限制量取决于矩阵的列数，一个 vec 类型占用一个数量额度，所以多个 float 类型可以用一个 vec 来取代以此减少限制数额消耗。...一些功能会提供具有硬件加速能力的内置函数来给开发者使用，比如三角函数。

1.6K1 0

炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...#创建一个对角线为10,20,30,50的对角矩阵 d_1 = np.diag([10,20,30,50]) print(d_1) out: [[10 0 0 0] [ 0 20 0 0] [...这是为什么呢？提示一下，三位数组的shape中组、行和列是怎样排序的？所以，axis的赋值一定要考虑数组的shape。...切片的第一个元素:表示的是选择所有行，第二个元素:-1表示的是从第0列至最后一列（不包含），所以结果如上所示。...这里所谓的可广播，就是指虽然A和B两个矩阵的shape不一致，但是A可以拆分为整数个与B具有相同shape的矩阵，这样在进行元素级别的运算时，就会先将A进行拆分，然后与B进行运算，结果再组合一起就可以。

1.6K4 0

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT

该会议被学术研究者们广泛认可，被认为是「深度学习的顶级会议」。为什么ICLR为什么会成为深度学习领域的顶会呢？...最大的一个区别就在于: 对于图像的像素点来说，它的周围像素点数量其实是固定的；但是对于图而言，节点的邻居数量是不固定的。...，该矩阵除对角线外均为0，对角线的值表示每个节点的度，等价于邻接矩阵对行求和 W表示可学习的权重邻接矩阵的对角线上都为1，这是因为添加了自环边，这也是这个公式中使用的定义，其他情况下邻接矩阵是可以不包含自环的...（包含了自环边的邻接矩阵）度矩阵就是将邻接矩阵上的每一行进行求和，作为对角线上的值。...而由于我们是要取其-1/2的度矩阵，因此还需要对对角线上求和后的值做一个求倒数和开根号的操作，因此最后可以得到右边的一个矩阵运算结果。

9552 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭