a) cv2.imshow("lena",b) cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：图像的加权混合是在计算两张图像的像素值之和时每张图像添加了权重
内容导读 1）回归概念介绍； 2）探索性回归工具（解释变量的选择）使用； 3）广义线性回归工具(GLR)使用； *加更：广义线性回归工具的补充内容 4）地理加权回归工具(GWR)使用+小结。...PART/ 04 地理加权回归工具(GWR)使用 上一节我们讲了GLR广义线性回归，它是一种全局模型，可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。...为了解决非稳健的问题，提高模型的性能，可以使用将区域变化合并到回归模型中的方法，也就是GWR（Geographically Weighted Regression）地理加权回归的方法。...地理加权回归是给每一个要素一个独立的线性方程。 在GWR中，每一个要素的方程都是由邻近的要素计算得到的。...再来看地图视图，它表示标准残差的分布情况，标准残差是残差除以标准差之后得到的数据，也就是说标准残差与残差是线性相关的。
指数加权平均，是一种计算平均值的一种方法，起源于对伦敦气温的研究。 计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。...下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。...指数加权平均计算方法 Vt=βVt−1+(1−β)θtV_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}Vt=βVt−1+(1−β)θt VtV_{t}Vt表示计算的当天平均气温...指数加权平均占用很少一部内存，并且实现起来只需要一两行代码，在数据量很大的时候优势明显。
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图
标准差 标准差等于方差的平方根，描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离的平均值 image.png 4. 协方差 协方差用于衡量两个变量偏离其均值的程度。...方差和标准差一般用来描述一维数据，但是我们想要了解两组数据之间是否存在一定的联系，可以仿照方差公式，构造协方差公式如下： image.png 4.1 协方差矩阵 协方差矩阵是一个对称的矩阵； 对角线上是各个维度的方差
标准差和方差 差的意思是离正常有多远 标准差 标准差是数值分散的测量。 标准差的符号是 σ （希腊语字母 西格马，英语 sigma） 公式很简单：方差的平方根。那么…… "方差是什么？"...我们现在可以显示哪个高度是在离平均一个标准差（147mm）之内： 标准差是一个甄别数值是正常与否的"标准"。 罗德维拉犬是高的狗，腊肠犬是矮的狗……但不要告诉它们！ 现在去试试 标准差计算器。...也就是说，样本的标准差要小于总体标准差。...所以，为了更好的用样本估计总体的标准差，统计学家就将标准差的公式做了改造：即原来的标准差公式是除以n，为了用样本估计总体标准差，现在是除以n-1。这样就使得标准差略大。...弥补了样本的标准差小于总体标准差的不足。 所以很多书上会直接把除以n-1的标准差叫做样本标准，其实这个样本标准差的目的是用于估计总体标准差。
加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...加权边API： public class Edge implements Comparable Edge(int v,int w,double weight) 构造函数...{return weight;} public String toString() { return String.format("%d-%d %.2f", v,w,weight); } } 加权无向图...----Prim算法实现最小生成树 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树
根据官方的说法，需要检查超过2.5倍标准差的地方……这些地方可能会有问题。...首先，地理加权回归很倚赖于带宽（或者说，依赖于临近要素），那么如果我的带宽无穷大的时候，整个分析区域里面的要素都变成了我的临近要素，这样地理加权就没有意义了，变成了全局回归也就是OLS……这样，每个系数的估计值就变成...那么对于大的带宽来说，所有的要素都被包含进回归方程里面，那么回归方程系数的有效数量接近实际的数量（地理加权的权重都是1）。...它是残差的估计标准差。此统计值越小越好。主要用于 AICc 计算。...AICc（关于赤则的信息，查看上面给出的白话空间统计二十四：地理加权回归（五）） AICc是模型性能的一种度量，有助于比较不同的回归模型。
本来这一章准备直接写（照抄）ArcGIS的帮助文档，写地理加权回归工具的使用……，然后就直接结束地理加权回归的，但是近来收到不少同学的邮件，很多都是掉在了当年虾神挖出的大坑里面，比如写了方法，没有列出公式...所以地理加权回归，可能还要写上好几章的原理，如果想快进的同学，请直接去查阅ArcGIS帮助文档中的空间统计工具箱——空间关系建模——地理加权回归部分，安装了ArcGIS for desktop的同学直接可以打开帮助文档...spatial-statistics/geographically-weighted-regression.htm 如果觉得帮助文档太晦涩，那么就只能耐心等等忙得焦头烂额的虾神了…… 今天主要来写写地理加权回归中空间权重矩阵里面的空间权函数的选择...上一节写过，地理加权回归最重要的内容，就是所谓的空间权重矩阵，空间权重矩阵用是空间关系概念化计算出来的，在ArcGIS里面，有七类空间关系概念，如下所示： 从前文分析可以知道，无论是临近方法，还是触点方法
如果说，空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。...在看看地理加权回归： 地理加权和其他回归分析一样，首先要划定一个研究区域，当然，通常这个区域也可以包含整个研究数据的全体区域（以此扩展，你可以利用空间关系（比如k-临近），进行局部地理加权计算）……接下去最重要的就是利用每个要素的不同空间位置...所以可以看到，最重要的就是这个距离衰减函数，正因为有个这个衰减函数，得出不同权重，这个方法才会被叫做“地理加权回归分析”。...最后通过解读这些个系数，完成整个地理加权回归分析整个分析过程。 一直在强调这个衰减函数，那么考虑一下如果没有衰减呢？...由于采用不同的空间加权函数会得到不同的带宽，那么为了取得最优的带宽，Fotheringham等在2002的论文中提出了这样一个准则：当GWR模型的AIC最小的时候，就是最佳带宽。
【实例简介】地理加权回归(GWR)matlab代码，亲测可用，该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码，内附实际算例。
地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）经过多年发展，已经具备了多种形式，在R语言中也对应着多个工具包，其中spgwr是一个开发较早、比较经典的工具包...library(spgwr) 在该包中，运行线性地理加权回归的函数是gwr()。...距离加权函数 距离加权函数是一个随距离增加而逐渐衰减的函数，该包提供了4种地理加权函数：gwr.gauss、gwr.Gauss（默认）、gwr.bisquare、gwr.tricube。...0.1932, Adjusted R-squared: 0.1844 ## F-statistic: 22.1 on 3 and 277 DF, p-value: 7.306e-13 线性地理加权回归
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import
局部加权线性回归可以解决线性回归中的欠拟合现象。在该算法中，我们对更靠近待预测点的点赋予更高的权重。权重类型可以自由选择，最常用的是使用高斯核：W是一个对角矩阵，其中第i项表达式为 ?...局部加权线性回归的完整代码如下： #@author: Peter from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet...color ="r", label="预测值") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.legend(loc="lower right") plt.title("局部加权线性回归
标准差计算公式 标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。它反映组内个体间的离散程度。标准差越大，表示大部分数值和其平均值之间差异较大，反之亦然。...Excel 中的标准差函数 二、指标的产生历程 常见的数据分析方法包括：趋势分析、指标下钻分析、关联影响分析。而标准差，就是下钻分析维度的产物。...标准差就是这样一个指标，它适用于分析一组数据，擅长只用一个数值，就可以表达波动幅度的情况，这对任何一支团队都是适用的。 吞吐标准差，统计了两个维度的数据：规划需求波动、交付需求波动。...标准差表示，每月新规划或上线需求数，与平均值的离散程度。标准差越大，每月规划个数或上线个数越不稳定，对团队生产秩序的冲击越大（见图4）。 图4....标准差可用于事前。吐的标准差在一定程度上可以用于指导规划活动（吞）的开展，对于同一个团队来说，交付能力（吐）通常是稳定的，规划过多则会造成在制品积压反而影响交付，适得其反。 标准差也可用于事后。
%————————————————————————–%计量经济学服务中心《空间计量经济学及Matlab应用》%————————————————————————–...
地理加权回归 空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。...1.地理加权回归的出现： 1）因为地理位置的变化，而引起的变量间关系或结构的变化称之为空间非平稳性（spatial nonstationarity)。...（可以解决边界跳崖式变化） 第三就是变参数回归（也就是地理加权回归的前身） ---- 2.地理加权回归： 1）地理加权回归的定义 地理加权和其他回归分析一样，首先要划定一个研究区域，当然，通常这个区域也可以包含整个研究数据的全体区域...2）空间权重矩阵的确定 地理加权回归里最重要的就是空间权重矩阵。...它是残差的估计标准差。此统计值越小越好。Sigma 用于 AICc 计算。 AICc：这是模型性能的一种度量，有助于比较不同的回归模型。
很多人在群里学到统计这块，会问：有了方差为什么需要标准差？ 先说结论：方差单位和数据的单位不一致，没法使用。标准和数据的单位一致，使用起来方便。具体说下吧。 1.标准差有啥用？...标准差表示数据集的波动大小，那如何计算标准差呢？ 直接上图吧（我喜欢画图，能用图说明的就不用文字）。 解释下上面的图，假设数据集中有三个数，分别是x1，x2，x3。...第2步，方差开方就是标准差，标准差符号读西格玛。 别担心，当数据集中的数据很多时，会有专门的工具来计算出标准差。这里介绍公式是让你知道标准差是怎么计算出来的，对于后面的应用和理解会很有帮助。 4....回到你的问题，为啥有了标准差，还要方差？ 如果你理解了上面的公式，就会自动最终我们想要的是标准差，方差只不过是计算的中间过程。...你都衡量数据了，肯定要和你衡量的数据单位一致，不然比较个啥，标准差单位才是和数据一致。 5. 标准差应用案例 没有使用案例，懂的太多知识用不上就是耍流氓，下面案例不详细说了，来图吧。
权重变量 weight 配置的权重，即在配置文件或初始化时约定好的每个节点的权重 effective_weight 后端的有效权重，初始值为weight 在释放...
随着列式存储理念的成熟，越来越多的开发者开始接纳mongodb，hbase这类大储存的分布式列式数据库。特别是mongodb的这种快速搭建，快速使用特点，使...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
