Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录23.4 Fisherfaces人脸识别23.4.1 基本原理23.4.2 函数介绍23.4.3 案例介绍 23.4 Fisherfaces人脸识别PCA方法是EigenFaces方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。不可否认，EigenFaces是一种非常有效的方法，
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2024-01-29 07:00:55
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这篇文章主要简单的记录所谓的“线性相关性”。 线性相关性的对象是向量R^n，对于向量方程，如果说x1v1 + x2v2 + …+xmvm = 0（其中xi是常数，vi是向量）有且仅有一个平凡解，那么我们称m个向量组成的集合{v1,v2,v3…vm}是一个线性无关集，反之，则称向量集合{v1,v2,v3,…vm}是线性相关的。 这个定义似乎显得有些唐突
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2024-05-16 16:34:07
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#一日一词#最优问题：简单说，最优问题就是求一个多元函数在某个给定集合上的极值（及一个函数在一个自变量取值区间内的一个应变量极值）。集合所有类型的最优问题都可以表示为以下数学模型：
填写图片摘要（选
其中，K为某个给定的集合，称为可行集或可行域，f(x)为定义在集合K上的实值函数。x称为决策变量，s.t.是subject to（受限于）的缩写，就是约束条件。一般根据可行集的性
在评估两个变量之间的关系时，确定变量之间的相关方式很重要。线性关系是最常见的，但是变量之间还可能具有非线性或单调关系，如下所示。变量之间也有可能没有关系。您应当从创建变量的散点图开始以评估变量之间的关系。线性关系是可以用直线为其建模的数据趋势。例如，假设一家航空公司想要估计燃油价格对飞行成本的影响。他们发现，一加仑航空燃料每上升一美元，他们的 LA-NYC 航班的飞行成本就增加 3500 美元。这
## Python线性相关图
线性相关是数学中一个重要的概念，也是统计学和机器学习中常用的概念之一。在Python中，我们可以使用一些库来处理和分析线性相关的数据，如`numpy`、`pandas`和`matplotlib`等。本文将介绍线性相关的概念，并通过代码示例演示如何使用Python进行线性相关分析。
### 什么是线性相关？
在线性代数中，给定n个向量`x1, x2, ..., x
原创
2024-02-12 07:55:03
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# Python 判定线性相关性
在线性代数和数据分析中，线性相关性是一个重要的概念。简单来说，线性相关性反映了两个变量之间是否存在一种线性关系，即当一个变量增加时，另一个变量是增加还是减少，以及这种关系的强度。在数据科学和统计分析中，了解变量之间的线性相关性可以帮助我们构建更有效的模型。
## 什么是线性相关性？
线性相关性的度量通常使用相关系数（correlation coefficie
# Python 求线性相关性：探究变量之间的关系
在数据科学和统计分析中，理解变量之间的线性相关性至关重要。线性相关性是指两个变量之间的关系，在数学上通常用“相关系数”来量化。在Python语言中，我们可以利用一些强大的库来帮助我们计算这种相关性。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python计算线性相关性，并展示相关的图表和流程图。
## 线性相关性的定义
线性相关性是衡量两个变量之间关系
原创
2024-08-20 07:54:59
34阅读
1. 引言真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。 一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的代表是 线性回归，后者一个典型的例子是 主成分分析。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。需要明确的
0.WARNINGS 本文章主要适用于计算方法代码的实现参考，由于本人是python究极小白，为了实验课速成了一些内容，因此会包含较多的暴力解法orz，如有代码错误、可优化的地方欢迎各位大佬指出，感激不尽。 此外，本人制作本文的目的，主要是懒的将代码保存在本地中，且博客方便个人的复习。 非线性方程和优化主要包含
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2024-02-02 14:42:03
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# Python散点图做线性相关
## 概述
在数据分析和可视化中，散点图是一种常用的图表类型，用于展示两个变量之间的关系。而线性相关性则是指两个变量之间存在线性关系的程度。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来创建散点图，并用NumPy库计算线性相关性。本文将介绍如何使用Python绘制散点图并计算线性相关性。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-05 04:56:06
229阅读
在数据分析和机器学习中，线性相关性常常是我们需要了解的重要概念。尤其在 Python 中，我们需要用到线性回归模型来确定变量之间的关系及其斜率，这在很多应用场景下至关重要。
> “线性相关性指的是两个或多个变量之间存在直接的比例关系。” — 数据科学入门
### 技术演进的时间轴
- **1965年**：回归分析方法的普及，标志着线性相关性的基础建立。
- **1980年代**：统计软件的兴
# R语言非线性相关性分析
## 引言
在统计学和数据分析中，我们经常需要分析两个或多个变量之间的相关性。传统的线性相关性分析方法（如皮尔逊相关系数）仅适用于线性关系的研究，而很多实际问题中的相关关系往往是非线性的。为了解决这个问题，我们可以使用非线性相关性分析方法，其中最常用的是基于秩次的Spearman相关系数。
在本文中，我们将介绍如何在R语言中进行非线性相关性分析。我们将首先介绍Spe
原创
2023-12-06 16:48:25
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线性相关：主要采用皮尔逊相关系数来度量连续变量之间的线性相关强度；线性相关系数|r| 相关程度0<=|r|<0.3 低度相关0.3<=|r|<0.8 中度相关0.8<=|r|<1 高度相关1 函数相关分析函数：DataFrame
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2023-07-06 21:11:27
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-- 如下： -- 该论证正确吗？ 答案：不正确，经典控制思想：a1，a2，，，b1，b2，，相当于x1，x2，，，xm，x（m+1），，，x（2m），而λ1，λ2，，，λm只有m个，相当于2m个向量中只有m个控制量为零，这肯定不能确定相关性； 特例：（加入零向量） 从几何意义上讲：2维向量A，B线
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2017-10-09 16:53:00
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机器学习步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型评估机器学习中特征和标签的概念特征：好比一个橘子的颜色，大小。即数据的属性。标签：根据橘子颜色、大小，我们可以判断出这个橘子是甜的还是不甜的。其中“甜”/“不甜”就是标签。所以标签是数据的预测结果。本篇介绍机器学习中最基础的一种模型——线性回归模型。 本章核心要点是介绍简单线性回归的理论部分，后续会用Python机器学习包：s
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2023-08-09 18:14:08
247阅读
线性相关,线性无关,内积,点乘,投影
1.线性相关,线性无关在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立 (linearly independent)，反之称为线性相关(linearly dependent)。定义:在向量空间V的一组向量A: ，如果存在不全为零
大家好，今天我们用python语言去实现线性代数的一些基础计算等，常用第三方NumPy库来实现线性代数的计算。线性代数是一门应用性很强但理论非常抽象的数学学科，是与数据分析紧密相关的数学科目，其中的很多定理、性质和方法在数据分析中起到了关键性的作用。一、行列式使用NumPy库中linalg模块的det函数可以求解行列式，其语法格式如下：numpy.linalg.det(a)
#a:接受 array
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2023-08-05 15:24:45
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## Python线性相关性删除
线性相关性是统计学中一个重要的概念，用于描述两个或多个变量之间的关系。当两个变量之间存在线性关系时，我们可以使用线性回归模型来预测或解释其中一个变量的值。然而，在实际问题中，我们经常会遇到变量之间存在高度相关性的情况，这可能导致线性回归模型的不稳定性和不可靠性。
为了解决这个问题，我们可以使用一种称为"线性相关性删除"的方法来剔除变量之间的线性相关性。本文将介
原创
2023-08-30 04:49:14
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参考文献：1.python 皮尔森相关系数 2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html皮尔森系数重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)
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2024-02-28 13:31:51
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# 项目方案：使用Python绘制线性相关图
## 引言
在数据分析和机器学习中，线性相关图是非常常见的一种图表类型。它用于可视化两个变量之间的线性关系，并帮助我们理解它们之间的趋势和相关性。在本项目中，我们将使用Python和相关的库，如Matplotlib和Seaborn，来绘制线性相关图。
## 项目目标
本项目的目标是通过Python代码绘制线性相关图，以便更好地理解两个变量之间的关系
原创
2023-11-07 10:43:05
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