馬氏距離就是將數據做了旋轉,做了方差歸一化之后再計算的歐氏距離 馬氏距離在歐式距離的基礎上增加了(公司中x、u表示兩個不同的變量): 1. (xi-uj),歐式距離只有(xi-uj),即相同下標的x-u的乘積2. (xi-ui)(xj-uj)的前面增加了一個系數,這個系數是xi ...
前言 隨機過程討論的是隨機變量隨時間的變化情況,根據統計時間節點的連續與否和隨機變量變化的連續與否可分為以下四種類型: 連續型隨機過程:變量連續 時間節點連續 離散型隨機過程:變量離散 時間節點連續 連續隨機序列:變量連續 時間節點離散 離散隨機序列:變量離散 時間節點離散 本篇文章里介紹的是狀態離散 時間節點離散的隨機過程的一種。Markov鏈,簡稱馬氏鏈。 馬氏鏈的代表性質是馬氏性,簡單來講就 ...
2022-01-03 21:33 8 1820 推薦指數:
馬氏距離就是將數據做了旋轉,做了方差歸一化之后再計算的歐氏距離 馬氏距離在歐式距離的基礎上增加了(公司中x、u表示兩個不同的變量): 1. (xi-uj),歐式距離只有(xi-uj),即相同下標的x-u的乘積2. (xi-ui)(xj-uj)的前面增加了一個系數,這個系數是xi ...
在介紹馬氏距離之前先看下幾個概念: 1 方差:標准差的平方,反映了數據集中數據的離散程度 2 協方差:標准差與方差是衡量一維數據的,當存在多維數據時,要知道每個維度的變量之間是否存在關聯,就需使用協方差.協方差是衡量多維數據中,變量之間的相關性.若兩個變量之間的協方差為正值,則兩個變量間存在 ...
馬氏距離(Mahalanobis distance)是由印度統計學家馬哈拉諾比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示數據的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯系(例如:一條關於身高的信息會帶來一條關於體重 ...
(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Ma ...
統計學是一門怎樣的學科 重新梳理一遍自己對統計、概率、隨機過程等的理解 數學本身是一門用數字刻畫世界的語言,用給定的公理進行推理得到新的結果。本質就是類比 探索 尋找和發現。 將一種東西轉化為使用數字表示,通過數字之間的運算得到規律,再返回到實踐中去指導了解和探索。 那么概率實際上 ...
目錄 QuantLib 金融計算——隨機過程之概述 框架 用法與接口 如果未做特別說明,文中的程序都是 Python3 代碼。 QuantLib 金融計算——隨機過程之概述 載入模塊 框架 隨機過程是金融 ...
最近項目需要用到直方圖相似度,業界慣用馬氏距離來測量相似度,因此輾轉搜尋馬氏距離的知識,找到一個清晰的解釋。 馬氏距離有些統計上的意味,下式中的S指協方差 與歐式距離的差距來自下圖,歐式是強行求距離,而馬氏是經過一個尋找最適坐標位置。嘛...有點PCA的韻味在里面 ...