covariance

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我正在使用numpy，並且想要計算ndarray的協方差矩陣。我正在嘗試使用numpy.cov（），但沒有得到正確的結果。以下更多細節。我的ndarray是768x8，其中8是數據集中的數字要素。當我使用MATLAB來計算協方差矩陣時，我得到一個8x8（這是我所需要的），但是當我使用np.cov（）時，我得到一個不正確的768x768。我嘗試將rowvar參數更改爲true，這不起作用。對nu

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派生類不被識別爲協變

所以我創建了霍夫曼樹，我很難覆蓋函數，並且我認爲它是由於協方差問題。以下是我在代碼中遇到困難的層次結構： class TreeInterface { public: TreeInterface() {} virtual ~TreeInterface() {} virtual NodeInterface * getRootNode() const = 0; };

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Pearson Correlation Covariance Showing Negative Correlated

我試圖計算皮爾遜相關下面這兩個。它適合線性線y=1/3*(x)。當我計算協方差時，我得到4.5，x和y的標準差分別爲4.74和1.58，最終得出一個正的係數。然而，我所提供的幻燈片告訴我協方差是-7.5，係數是-1，這讓我感到困惑。誰在這方面實際上是正確的？ X < -c（-3，-6,0,3,6） Ý< -c（1，-2,0，-1,2）

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大Nx3陣列的Numpy.Cov產生內存錯誤

我有一個大尺寸Nx3的二維數組。該陣列包含（X，Y，Z）格式的點雲數據。我在Ubuntu的虛擬環境中使用Python從.ply文件讀取數據。當我試圖用rowvar組找到這個陣的協方差真（指每行正在考慮一個變量），我得到的MemoryError。據我所知，這是創建一個非常大的數組，顯然是我的8 Gb分配內存來處理太大。如果不增加內存分配，是否有解決此問題的不同方法？有沒有不同的方法來計算協方差矩

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高斯過程：最大對數似然給出無限的結果

我覺得非常愚蠢，不明白什麼在這不起作用。我想用一些數據擬合高斯過程。我的協方差函數是基本的平方指數函數： k(x,x0) =σ0²*exp(-(x-x0)²/(2*λ²)) 我有三層的超參數，以適應在我的數據：從協方差函數的兩個參數（σ和λ），以及來自假設的σ0我的數據被噪音了。所以我只需要最小化負對數的可能性，對吧？ logp(y|X,θ) =1/2*t(y)*C(θ)^(−1)*y+1

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Java數組協變違反Liskov替換原則嗎？

我正在閱讀爲什麼Java中的數組協方差不好（Why are arrays covariant but generics are invariant?）。如果Dog是Animal的子類型，則Dog[]是Animal[]的子類型。這是一個問題，因爲可以這樣做： Animal[] animals = new Dog[1]; animals[0] = new Cat(); 這與正確實施的泛型不同。

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C++協變參數 - 設計模式

以下面簡化的C++類層次結構爲例。我想要完成的是Service提供了一種虛擬方法來保存任意的對象。但是Service的每個子類，例如BoxService應該只能保存Box個對象。由於這樣的事實：C++不支持方法參數的協方差，我不能簡單地聲明的保存方法BoxService.h，如： void save(Box box); 我的問題是，有沒有什麼最佳設計模式或最佳實踐爲問題？或者，如果到達的Mo

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隊名單<Base> =名單<Derived>＆法案喜歡清單<Derived>

類 public class Building { public string Name = "Not To Be Seen"; ... } public class School: Building { public int NoOfRooms = 200; public string Address = "123 Main St.";

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如何找到Excel行的加權協方差矩陣？

我對python很陌生，實際上這是我在Python中的第一個代碼。我試圖找到的協方差矩陣爲4行數據的具有減小的重量日期明智我需要計算每個元件的4乘4的協方差矩陣我必須使用其中i已計算出的回報蟒和權重來找到協方差矩陣。 import pandas as pd import numpy as np import math xl = pd.ExcelFile('path+file.xlsx

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在R中求解線性方程

在給定X1的方差，X2的方差和X1和X2之間的協方差的情況下，是否有辦法使用R（不是手動）計算U = 2X1-X2和V = X1 + 2X2的相關性？