机器视觉中，常用到协方差相关的知识，特别是基于统计框架下的机器学习算法，几乎无处不在的用到它，因此了解协方差是再基础不过的了。这里推荐一个很不错的基础教程：协方差的意义和计算公式 均值和方差 引入协方差之前，先简单回顾下概率统计中的两个重要基础概念：均值 ...

学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。 很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集 ...

参考链接：https://www.zhihu.com/question/20852004 方差： 度量单个随机变量的离散程度，公式如下： 方差表示一位数据数据的离散程度，数值越大说明离均值的差距越大，越离散 协方差： 度量两个随机变量（变化趋势）的相似程度，定义 ...

协方差与相关系数 协方差 二维随机变量（X，Y），X与Y之间的协方差定义为： Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中：E(X)为分量X的期望，E(Y)为分量Y的期望 协方差Cov(X,Y)是描述随机变量相互关联程度的一个特征数。从协方差的定义 ...

一、协方差定义 二、性质 三、相关系数定义 四、性质 五、习题 ...

五数概括法 通俗的说就是最小，第一四分位，第二四分位，第三四分位，最大数 箱形图 箱形图是基于五数概括法的数据的一个图形汇总。 箱形图的说明： (1)边界分别为第一四分位数和第三四分位数 ...

期望表示了X的平均值大小。 当X为离散型随机变量时,并且其分布律为 P(X=xk) ＝ pk ...

一、期望 在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 线性运算： 推广形式： 函数期望：设f(x)为x的函数，则f(x)的期望为 　　离散函数： 　　　　 　　连续函数 ...