系数
基尼系数
1、基尼系数，或译坚尼系数，是20世纪初意大利经济学家基尼，根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。 2、是比例数值，在0和1之间，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。 3、联合国开发计划署等组织规定： 若≤0.2表示指数等级极低（高度平均）； 0.2-0.29 ......
高可靠性的F2915NBGK8、F2914NBGK8射频开关，MAAL-011078-001SMB具有超低噪声系数的射频放大器
F2915NBGK8、F2914NBGK8是高可靠性射频开关IC，而MAAL-011078-001SMB是一款高动态范围、单级MMIC LNA射频放大器。 ......
R语言 Lasso系数置信区间计算
真是神了奇了，还能被审稿人问到Lasso系数的置信区间的信息，还好有现成的工具可以计算 # load library library(selectiveInference) library(xlsx)library(glmnet) # load datasetwd("E:\\UAI_Program\ ......
数学建模之相关系数模型及其代码
发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
相关性系数及其python实现 (转)
转自: https://www.cnblogs.com/sddai/p/10332573.html 参考文献： 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html 2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、ke ......
《动力场系数γ》 回复
《动力场系数γ》 https://tieba.baidu.com/p/8661894260 回复 5 楼 @黎合胜 顶不住， 身体抱恙 。 （滑稽） 已知 椭圆轨道， 推导出 引力场 ？ 这个 引力场 不像是 “力” 场， 像是 “空间场”， 或 “空间度规” 。 和 广义相对论 一样 ？ 我在 @ ......
机器学习语音处理：滤波器组、梅尔频率倒谱系数 （MFCC）
机器学习语音处理：滤波器组、梅尔频率倒谱系数 （MFCC） 以及介于两者之间的内容 语音处理在任何语音系统中都起着重要作用，无论是自动语音识别（ASR）还是说话人识别或其他东西。长期以来，梅尔频率倒谱系数 （MFCC） 是非常流行的特征;但最近，过滤器库变得越来越受欢迎。本文将讨论过滤器组和MFCC ......
拟合优度R^2以及与相关系数之间的关系
1.https://blog.minitab.com/en/adventures-in-statistics-2/regression-analysis-how-do-i-interpret-r-squared-and-assess-the-goodness-of-fit 2.https://blo ......
导热系数与传热系数有区别吗?二者的换算方式是怎样的?
导热结构胶 导热系数相信很多从事导热材料行业和使用导热材料的客户都不陌生，也能够说出个一二三，但传热系数可能大家就不那么熟悉了，所以，今天GLPOLY导热材料小编就简单给大家普及一下导热系数与传热系数有区别吗?二者的换算方法是怎么的?传热系数与导热系数定义差别导热系数一般是针对于热传导而言，传热系数 ......
轮廓系数、方差比、DB指数（三种常见的聚类内部评价指标）
1 引言 在之前的一篇文章（https://www.cnblogs.com/emanlee/p/17742869.html）中掌柜详细介绍了聚类算法中几种常见的评估指标，包括纯度（准确率）、精确率、召回率、兰德系数和F值等。虽然这些评价指标都能很好的评估聚类结果的优劣，但是它们都有着一个共同的缺点， ......
【模板】多项式乘法、乘法逆、除法、取模、常系数齐次线性递推
以下代码必须开 -O2 #include <algorithm> #include <cassert> #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> using namespace std; #ifdef LOCAL #define d ......
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。由于数据科 ......
一元n次方程中根与系数的关系
一元n次方程的性质 - 知乎 (zhihu.com) 读北京大学出版社 周勇 编《线性代数》时，P124的根与系数关系 不解，于是网上找了下相关内容。 ......
相关系数
相关系数分为两种一是皮尔逊相关系数，一种是 总体和样本的区别 # 皮尔逊相关系数 如果我们不在相关系数前面加特定的限制，单独说相关系数一般指的就是皮尔逊相关系数  上面是协方差的一些概念，协 ......
networkX-03-连通度、全局网络效率、局部网络效率、聚类系数计算
@[toc] *教程仓库地址：[github networkx_tutorial](https://github.com/sheyueyu/networkx_tutorial)* *本文从指标公式出发，计算网络的连通度、全局效率、局部效率、聚类系数，有需要的同学可在仓库下载ipynb文件进行练习.* ......
numpy中计算相关系数的np.corrcoef
## `np.corrcoef`的作用 > 计算 Pearson 乘积矩相关系数。它可以用来分析给定数据集中各个变量之间的线性相关程度，返回一个相关系数矩阵,相关系数矩阵中的值介于 -1 到 1 之间，包括 -1 和 1。这些值表明了变量之间的线性相关性及其方向。具体来说，正值接近 1 表示正向线性 ......
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
一、协方差 协方差（Covariance）用于衡量两个随机变量的联合变化程度，方差是协方差的一种特殊情况，即变量和自身的协方差。协方差表示的是两个变量总体的误差，如果两个变量的变化趋势一致，那么两个变量的协方差为正值；如果两个变量的趋势相反，则两个变量之间的协方差为负值。 没听懂，没关系。我们只要知 ......
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。 https://avoid.overfit.cn/post/935db4fa639d4fbfbfe9ef425ce73fbc ......
二项式系数的平方和
## 二项式系数的平方和 $$ C _ { 2 \times n} ^ {n} = \sum _ {i = 0} ^ {n} (C _ {n} ^ {i}) ^ 2 $$ - 推导 $$ (1 + x) ^ {2 \times n} 的 x ^ n 次项的系数为 C _ {2 \times n} ^ ......
Co-occurrence Network：相关系数矩阵的阈值
"abs(occor.r) < 0.7" 这部分代码是对相关系数矩阵进行阈值处理的一部分。这里的 "0.7" 是一个阈值，用来筛选相关性较强的微生物对。具体来说，对于相关系数矩阵中的每个元素，如果其绝对值小于0.7，则将其设置为0。 相关系数范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越 ......
【Abaqus热分析】热膨胀系数设置
> 来源：帮助文档  ：将DUT接入噪声源和仪器之间 未完待续，下期说说测试过程中的注意事项！ 前言 如何通过测试得到接收机的噪声系数呢？噪声系数分析仪/频谱仪都采用Y因子测试法。那么什么是Y因子呢？如何通过它进行测量呢？我们先来说说噪声源 ......
噪声系数测试之准确性（三）
文章目录 前言一、为什么准确性这么重要？二、哪些操作会引入误差？1、如何阻止干扰噪声？2、选择合适的噪声源3、减小失配引起的不确定度4、多次测量取平均值，消除抖动（jitter）5、避免非线性和不稳定因素 未完待续，下节继续说如何降低测试误差。：） 前言 这一节讲解比较细节，阅读需要耐心！！：）还是 ......
对比损失与温度系数
对比学习中的温度系数是一个神秘的参数，大部分论文都默认采用小的温度系数来进行自监督对比学习（例如0.07，0.2）。然而并没有对采用小温度系数的解释，以及温度系数是如何影响学习过程的，即温度系数这个角色的意义。 今天给大家介绍一篇CVPR2021中研究对比损失（Contrastive Loss）温度 ......
基于二阶RC模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）锂电池SOC估计，噪声系数自适应
基于二阶RC模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）锂电池SOC估计，噪声系数自适应Matlab程序仿真模型建模数据matSci一篇参考文献YID:39109657373800632 ......
二项式系数 BINOMIAL COEFFICIENTS
# 基本恒等式 BASIC IDENTITIES 符号 ${\dbinom {n}{k}}$ 就是二次项系数，将此符号读作 “$n$ 选取 $k$”。这种常用说法来源于它的组合解释——从一个有 $n$ 个元素的集合选取 $k$ 个元素做成子集的方法数。 嗯，显然有 ${\dbinom {n}{k}} ......