机器学习基本数学知识-协方差矩阵\特征值\特征向量

此函数提供多元正态分布条件期望和协方差矩阵的矢量化估计。 均值是一个矩阵，其中行表示期望向量。 Sigma 是协方差矩阵。 Ind 是第一个无条件参数的索引。 值是条件值的矩阵，其中的行对应于平均行。

求实对称矩阵的特征值及特征向量的雅格比法 //利用雅格比(Jacobi)方法求实对称矩阵的全部特征值及特征向量

此软件包应由软件包开发人员用作后端。 它允许开发人员在其程序包定义的fit方法中添加::CovarianceEstimator参数。 有关FixedEffectModels ，请参见FixedEffectModels 。 此程序包中定义的每种类型都定义以下方法： # return a vector indicating non-missing observations for standard errors completecases (table, :: CovarianceEstimator ) = trues ( size (df, 1 )) # materialize a CovarianceEstimator by using the data needed to compute the standard errors materialize (table, v :: Cov

自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响，曾浩，刘玲，在自适应数字波束合成（DBF）中，通常都会需要对协方差矩阵进行估计，而估计该矩阵时所产生的误差，取决于所使用的快拍数，进而，

人脸识别仿真,提取ORL人脸数据库的协方差矩阵S的特征值和特征向量,通过PCA降维后人脸识别+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

斯科纳 欢迎来到scona GitHub存储库！ :sparkles: 开始使用 如果您不想打扰整个页面，可以通过以下三种方法来弄污双手并探索scona ： 使用pip将scona安装为python软件包 pip install -e git+https://github.com/WhitakerLab/scona.git#egg=scona 查看我们的以获取基本功能示例。 或者交互运行它。 阅读文档： : 我们在做什么？ scona是执行小号tructural协方差脑N使用蟒etwork一个nalyses的工具包。 scona获取从结构MRI获得的区域皮层厚度数据，并生成一组受试者之间区域之间的相关矩阵。 相关矩阵与networkx软件包一起使用，以生成各种网络和网络度量。 该scona代码库最初由Kirstie Whitaker博士开发，用于精神病学网络中的神经科学出版物“青春期与

广义分数低阶协方差谱及谐波频率估计

SpiecEasi 生态联系的稀疏逆协方差估计和统计推断 该软件包对于希望为各种组成数据推断图形模型的人很有用，尽管它主要用于微生物组相对丰度数据（由16S扩增子序列数据生成）。 它还包括一个用于[过度分散，零膨胀]多元相关计数数据的生成器。 请参阅发表的论文。 关于符号的一个小问题：我们将该方法称为“ SPIEC-EASI”，并为此包保留了“ SpiecEasi”。 目录 安装 开发工具 我假设所有辅助软件包都已安装-例如pulsar，large，MASS等。如果遇到意外错误，则可能需要下载并安装缺少的依赖项。 在交互式R会话中： library(devtools) install_github("zdk123/SpiecEasi") library(SpiecEasi) conda SpiecEasi也可以通过conda来源获得，并且应该始终与该存储库的主分支保持最新。 co

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