1、Wilcoxon Signed Rank TestWilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同
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2023-11-29 14:45:17
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# Python 秩相关
将矩阵各行按第一个非零元素出现的位置升序排列(Operation1函数)2)查看矩阵是否为行最简矩阵(isFinished函数)，是则到第6步，不是则到第3步3)如果有两行第一个非零元素出现的位置相同，则做消法变换，让下面行的第一个非零元素
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2023-06-02 23:44:37
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机器学习中会用到大量的数学操作，而 Numpy 计算库使这些操作变得简单，这其中就涉及到了 Numpy 的矩阵操作，下面我们就来一起学习如何在 Numpy 科学计算库中进行矩阵的一些基本运算。1 矩阵的定义定义矩阵使用 Numpy 科学计算库中的 mat 函数，如下所示：numpy.mat(data, dtype=None)data，表示矩阵的数据。dtype，表示矩阵中的数据类型，默认是浮点数。
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2024-07-28 14:58:35
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# Python不满秩矩阵
## 什么是不满秩矩阵？
在线性代数中，一个矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大数量。如果一个矩阵的秩小于它的行数和列数中的较小值，那么它就被称为不满秩矩阵。
## 不满秩矩阵的意义
不满秩矩阵在数学和工程领域中都有广泛的应用。例如，在机器学习中，不满秩矩阵可以用于降维和特征选择；在电子电路设计中，不满秩矩阵可以用于模型简化和电路优化。
## Python
原创
2023-12-12 03:42:57
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机器学习中会用到大量的数学操作，而 Numpy 计算库使这些操作变得简单，这其中就涉及到了 Numpy 的矩阵操作，下面我们就来一起学习如何在 Numpy 科学计算库中进行矩阵的一些基本运算。1 矩阵的定义定义矩阵使用 Numpy 科学计算库中的 mat 函数，如下所示：numpy.mat(data, dtype=None)data，表示矩阵的数据。dtype，表示矩阵中的数据类型，默认是浮点数。
# 使用 Python NumPy 进行矩阵转秩
在数据分析和机器学习中，矩阵的转秩（也称为“转置”）是一项非常常见的操作。转秩是将矩阵的行和列互换的过程，得到的结果称为转置矩阵。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Python 的 NumPy 库实现矩阵的转秩，包括详细的步骤和代码示例。
## 处理流程
在进行矩阵转秩之前，首先要了解整个操作的流程。如下表所示，我们将按照以下步骤进行：
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原创
2024-09-15 06:10:18
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▍▍▍『1』NumPy 简介前面，我们讲述了 Python 的基础知识等，但关于科学计算的部分较少提及。从这一篇开始，讲述基本科学计算包的使用。解释性语法所写的数学算法通常远比编译型来得慢，而且 Python 对于矩阵的运算极不友好，没有各种运算函数，也不适合做数值运算。鉴于此，NumPy 闪亮登场。最早，Jim HugUNin 大神开发了Numeric 和 Numarray，也就是 NumPy
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2023-12-07 17:06:11
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矩阵是表示系统信息的表格，也就是数排成一个矩形的数表的形式，什么是矩阵的秩呢？秩在
原创
2022-07-09 00:17:50
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【先声明：本文尽量用简单直观的方式解释说明，可能会有些许错误——欢迎指正交流】NumPy‘s array type augments the Python language with an efficient data structure useful for numerical work, e.g., manipulating matrices. NumPyNumpy作为Python基础科学计算
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2023-12-19 20:59:03
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最基本的问题,以用户电影评分为例,也就是这个用户-电影矩阵.表中是用户多电影的评分,但评分有缺失,因为用户不可能对所有电影作出评价.那么推荐问题就是给用户合理推荐一个没看过的电影,合理是指,预测用户应该对这部电影评分较高.然后这个问题就变成了矩阵补全,也就是填充表中的问号.低秩矩阵分解矩阵的补全有无数种可能,所以如果不对用户-电影矩阵(记为Y)的性质作出一定假设,那这个恢复问题就不可能完成.所以首
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2024-01-03 06:19:48
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# 如何用 Python 求解不满秩矩阵
在这篇文章中，我们将学习如何通过 Python 来求解不满秩的矩阵。我们将分步进行，确保你能够在实际操作中掌握整个过程。
## 整体流程
首先，我们来看一下整体的步骤。以下是一个基本的流程表：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -------- |
| 1 | 导入必要的库 | `import numpy
原创
2024-09-01 05:48:46
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007 矩阵的秩定义、秩求法、秩的性质
原创
2017-10-26 07:37:07
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随机SVD给定矩阵，求最大的前p个奇异值和对应的左右奇异向量。\ 1：执行下面两个算法中的任意一个(如果执行两个就视为加分项)。\在参考文献Petros Drineas, Ravi Kannan, and MichaelW. Mahoney, Fast Monte Carlo Algorithms for Matrices II: Computing a Low-Rank Approximatio
题00。 测试样例： [1,2,3,4,5,6,7],7 返回：[0,1,2,3,4,5,6]clas...
原创
2023-06-01 17:20:19
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# 使用 Python 实现低秩稀疏分解
低秩稀疏分解是信号处理和机器学习中的一个重要技术，可以用于降维和特征提取。本文将指导你逐步使用 Python 实现这一过程。
## 整体流程
我们可以将低秩稀疏分解的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1 | 安装所需的 Python 库 |
| 步骤 2 | 导入数据集 |
| 步骤 3
# 如何在Python中实现秩相关性系数
在数据分析中，秩相关性系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）是一种常用的衡量两组数据之间关系的指标。这种系数可以帮助我们判断变量之间是否存在单调关系，无论它们是否是线性关系。如果你刚入行，但想要学习如何在Python中实现这一计算，不用担心，本文将逐步指导你完成这一过程。
## 整体流程
以下是实现秩相
NumPy 数组属性NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，
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2024-09-08 23:41:18
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在做机器学习的过程中经常会有矩阵的相关运算，这里就比较典型的协方差和矩阵的相关系数做个自我的理解记录。1.协方差如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中
