關於covariance matrix(協方差矩陣)的理解
1,離散隨機變量的X的數學期望： E(X)=∑k=1∞xkpk">E(X)=∑k=1∞xkpk 2,方差: 研究隨機變量與其均值的偏離程度，記為: 對於離散的： D(X)=E[X−E(X)]2">D ...
原文：從多個角度來理解協方差（covariance）
起源：協方差自然是由方差衍生而來的，方差反應的是一個變量 一維 的離散程度，到二維了，我們可以對每個維度求其離散程度，但我們還想知道更多。我們想知道兩個維度 變量 之間的關系，直觀的舉例就是身高和體重 青少年 ，我們采集到的數據里面有一種固有的性質，那就是身高越高的樣本似乎總有着更大的體重，那我們如何衡量這種關系呢，單獨求兩個方差是不行的。 因此協方差應運而生，它的公式也與方差極度同源，方差是每個 ...
2018-11-08 15:31 0 8165 推薦指數：
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