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啊啊啊啊啊吖

怎么实现矩阵里的转置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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假设 A 是一个 n1×k1 矩阵， B 是一个 n2×k2 矩阵，并且 k1 = n2，那么这两个矩阵的乘积AB 则是一个 n1×k2 矩阵，其中第 (i,j) 项为：Ai1B1j Ai2B2j … AikBkj下面，我们仅计算矩阵 A 的第 i 行（可以视为一个向量）与矩阵 B 的第 j 列（也可以视为一个向量）的点积，具体代码如下所示：def matrix_product_e

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如果两件事同时发生概率应当如何计算呢，例如天气=下雪且星期几=2？不难想到，这个概率应该等于两件事情都为真的次数除以所有事件发生的总次数。简单来计算一下：只有一个样本点满足天气=下雪且星期几=2，所以这个概率应当是1/7。这种联合事件的概率一般用逗号隔开的变量来表示： P(天气=雪天，星期几=2)。一般地，对事件X和Y来说，对应的联合概率应该记为P(X, Y )。读者可能还看到过一些形如

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当处理矩阵代数方程时，经常会碰到矩阵的逆矩阵。如果XY=I，其中I是单位阵（单位阵I的对角线元素均为1，而其他元素都是0。任意矩阵乘以单位阵仍为原始矩阵），则称X是Y的逆矩阵。逆矩阵的一个实际缺陷是当矩阵不止几个元素时计算很麻烦且基本不可能通过手工计算。了解矩阵什么时候才有逆很有帮助，这样就可以避免程序的错误。矩阵B的逆矩阵通常表示为B-1。矩阵要可逆必须要是方阵。这里所谓方阵，是指矩阵

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矩阵QR分解学习分享~

A为m×n矩阵可以进行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函数qr()进行QR分解，例如：> A=matrix(1:16,4,4)> qr(A)$qr[,1] [,2] [,3] [,4][1,] -5.4772256 -12.7801930 -2.008316e+01 -2.738613e+01[2,] 0.3651484 -3.2659863 -6.531973e

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wangjuju123

第一种分法•离散型数据离散随机变量是指一个只取有限个或可数无限个数值的随机变量。通常用古典概型来描述。•连续型数据连续随机变量是指一个取任何实数的概率都为零的变量。通常用几何概型来描述。第二种分法•横截面数据•时间序列数据•面板数据第三种分法•定类尺度国籍：中国（无序） ••定序尺度健康状况：良好（有序）••定距尺度出生年份：1981 （0点有意义）•

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詹惠儿

对似然比检验和Wald测试的理解

似然比检验似然比检验提供了用于比较一个模型（例如，完整模型）下的数据的可能性与另一个更受限制的模型（例如，截距模型）下的数据的可能性的手段。a其中' p ' 是逻辑模型预测概率。下一步是计算这两个对数似然之间的差异。 a两个可能性之间的差异乘以因子2，以便使用标准显着性水平（Chi2检验）评估统计显着性。测试的自由度将等于模型下估计的参数数量的差异（例如，完整和截距）。 Wald

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詹惠儿

逻辑回归基本形式及概述

在统计学中，逻辑模型（或logit模型）是一种广泛使用的统计模型，在其基本形式中，使用逻辑函数来模拟二进制因变量 ; 存在更复杂的扩展。在回归分析中，逻辑回归（或logit回归）是估计逻辑模型的参数; 它是二项式回归的一种形式。在数学上，二元逻辑模型具有一个具有两个可能值的因变量，例如通过/失败，赢/输，活/死或健康/生病; 这些由指示符变量表示，其中两个值标记为“0”和“1”。

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詹惠儿

简述什么是回归

回归的定义：当存在显着的线性相关时，可以使用线来估计自变量的某些值的因变量的值。回归方程的适用范围：当存在显着的线性相关性时。也就是说，当你在相关假设检验中拒绝rho = 0的零假设时。在估计中使用的自变量的值接近原始值。也就是说，当x为200时，你不应该使用在10和20之间使用x得到的回归方程来估计y。回归方程不应与不同的人群一起使用。也就是说，如果x是男性的身高，而y是男性的体重，那

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809669515

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，基于贝叶斯定理应用给定类变量值的每对特征之间的条件独立性的“天真”假设。在给定类变量y和从属特征向量x1到xn，贝叶斯定理表明了以下关系：使用条件独立假设对于所有i，这种关系被简化为由于P(x1,…,xn)在输入时是常数，我们可以使用以下分类规则：我们可以使用最大后验（MAP）估计来估计 P(y)和P(xi∣y) ; 前者是

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PGC123

什么是点乘？

点乘是向量的内积叉乘是向量的外积点乘，也叫数量积。结果是一个向量在另一个向量方向上投影的长度，是一个标量。叉乘，也叫向量积。结果是一个和已有两个向量都垂直的向量。

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PGC123

行列式与矩阵区别？

行列式与矩阵是两个东西，他们区别是：1. 矩阵是一个表格，行数和列数可以不一样；而行列式是一个数，且行数必须等于列数。只有方阵才可以定义它的行列式，而对于长方阵不能定义它的行列式。2. 两个矩阵相等是指对应元素都相等；两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，只要运算代数和的结果一样就行了。3.两矩阵相加是将各对应元素相加；两行列式相加，是将运算结果相加，在特殊情况下(

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809669515

过拟合的常用处理方式

1.增加训练数据数过拟合是由于模型学习到了数据的一些噪声特征导致，增加训练数据的量能够减少噪声的影响，让模型更多地学习数据的一般特征。利用现有数据进行扩充或许也是一个好办法。例如在图像识别中，如果没有足够的图片训练，可以把已有的图片进行旋转，拉伸，镜像，对称等，这样就可以把数据量扩大好几倍而不需要额外补充数据。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当

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291294878

行列式性质有哪些？

（1）、行列式和它的转置行列式相等.（2）、行列式中某一行元素的公因子可以提到行列式符号的外边来.或者说,用一个数来乘行列式,可以把这个数乘到行列式的某一行上.（3）、若果行列式中有一行元素全为零,则行列式的值为零.（4）、交换行列式两行,行列式仅改变符号.（5）、若行列式中有两行完全相同,则这个行列式的值为零.（6）、若行列式有两行的对应元素成比例,则这个行列式等于零.（7）、把行列

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啊啊啊啊啊吖

在R里如何找到某行第一个大于某值的数的位置

如数据集：c1 c2 c3 c4 c51 0 3 6 92 1 2 10 123 0 4 11 13如何返回每一行中c3-c5中第一个大于4的数值的位置，到一个新的变量中，如c6, 其对应的取值应该是4，4，3提供一个通用的方法：library(tidyverse)data %>% # 假设数据是data.frame形式，变量名'data'

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wangjuju123

方差和期望的关系？

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（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。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

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