correlation专题
【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)
SMC Simple Matching Coefficient 评估两组二进制数组相似性的参数 SMC = (f11 + f00) / (f01+f10+f11+f00) 其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。 这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算
Azure OpenAI citations with message correlation
题意：“Azure OpenAI 引用与消息关联” 问题背景： I am trying out Azure OpenAI with my own data. The data is uploaded to Azure Blob Storage and indexed for use with Azure AI search “我正在尝试使用自己的数据进行 Azure OpenAI。数
协方差和协相关(Covariance and Correlation)
本文主要是记录与这两个概念相关的概念。看中文或者英文时，尝尝容易弄混。 内容 1 covariance和correleation2 covariance matrix和correlation matrix3 cross-covariance和cross-correlation4 autocovariance和autocorrelation 对于两个随机信号X, Y 1 cova
协方差(covariance)和相关系数(correlation coefficient)
相关系数和协方差实际上是相同的概念，都是用来描述两个随机变量之间的相似程度的。这篇文章将详细说明协方差和相关系数的相关知识。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。 1、事物之间的关系 事物之间有两种关系，有关系和没关系。 1.1 、有关系 据专家表示，要买房的人越多（下图的城镇化率可以简单理解为进城买房的人数），房价就越高（数据来源）：
【概率论】4-6:协方差和相关性(Covariance and Correlation)
原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Probability-4-6-Covariance-and-Correlation转载请标明出处 Abstract: 本文介绍协方差和相关性的基础知识，以及部分性质 Keywords: Covariance,Correlation,Properties of Covariance and Correlation 协方差和相关
立体匹配论文阅读（2）-- Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation...
《 Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》 题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法 其提出的算法主要流程为以下三个步骤，文章中也分别给出了相对应的框图： 1.初始视差的得到 2.像
LoadRunner专题——关联 (Correlation)
LoadRunner专题 ——关联Correlation 专题关键字：LoadRnner、Correlation、关联、专题 内容简介 本专题讲述了LR中的关联（Correlation）技术，解释什么是关联，在什么情况下需要关联，关联的重要意义，以及如何进行关联，在后面的例子中我们主要看到了基于Web网页的关联，以及基于win socket的关联等。关联在LR脚本
Video Modeling with Correlation Networks 阅读
目录 一.论文背景及方法1.背景2.方法 二.相关算子(Correlation Operator)1.不可学习的相关算子2.可学习的相关算子3.分组的相关算子4.从视频clip角度看相关算子 三.相关网络四.小结 本文阅读之前，建议先简要看一遍 FlowNet 和 R(2+1)D 一.论文背景及方法 1.背景 motion是识别视频中动作的重要线索，当前的动作识别模型一般使用
Long-term Correlation Tracking LCT目标跟踪算法原理详解（个人学习笔记）
目录 1. 算法总览2. 算法详解2.1. 基础相关滤波跟踪2.2. 各模块详解2.2.1. 相关跟踪2.2.2. 在线检测器 3. 算法实现3.1. 算法步骤3.2. 实现细节 4. 相关讨论&总结 1. 算法总览 LCT的总体流程如上图所示，其思想为：将长时跟踪（long-term tracking）分解为对运动目标的平移（translation）估计和尺度（scale
Kernelized Correlation Filters KCF算法原理详解（阅读笔记）（待补充）
KCF 目录 KCF预备知识1. 岭回归2. 循环移位和循环矩阵3. 傅里叶对角化4. 方向梯度直方图（HOG） 正文1. 线性回归1.1. 岭回归1.2. 基于循环矩阵获取正负样本1.3. 基于傅里叶对角化的求解 2. 使用非线性回归对模型进行训练2.1. 应用kernel-trick的非线性模型的求解结果2.2. 快速核方法2.3. 快速检测 3. 快速核相关4. KCF算法流程5.
论文笔记End-to-end flow correlation tracking with spatial-temporal attention
论文笔记End-to-end flow correlation tracking with spatial-temporal attention 1. 标题及来源2. 阅读目的3. 领域4. 拟解决的问题5. 提出的方法5.1 算法概要5.2 Spatial-temporal attention module 6. 结果6.1 OTB-2013实验结果6.2 OTB-2015实验结果6.3
关于Kernelized Correlation Filters(KCF)运行中的小问题
无意间看到这个分析，写的很不错，推荐一下，侵删，谢谢！ https://blog.csdn.net/tjdatamining/article/details/45343991
Correlation Filter in Visual Tracking系列一：Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论
链接： http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上，是笔者所知的第一篇将correlation filter引入tracking领域内的文章，文中所提的Minimum Output Sum of
【点云处理之论文狂读经典版11】—— Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling
KCNet: Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling 摘要引言方法Learning on Local Geometric StructureLearning on Local Feature Structure 实验Shape ClassificationPart Segmenta
PKD: General Distillation Framework for Object Detectors via Pearson Correlation Coefficient阅读笔记
(一) Title 论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.02039 (二) Summary 研究背景： 在目标检测任务中KD发挥着压缩模型的作用，但是对于heterogeneous detectors(异构)之间的蒸馏仍然lack of study。 本文的主要工作 来自异构教师的FPN feature能够帮助具有不同detect head和label ass
机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析
Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道，PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时，保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的方差或者协方差尽可能大。而LDA(Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析则利用了类标签，利用一种
Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation
本篇是迁移学习专栏介绍的第十六篇论文，由BU完成发表在ECCV2016上。 Abstract 深度神经网络能够从大量标记的输入数据中学习强大的表示，但是它们不能很好地概括输入分布的变化。提出了一种域自适应算法来补偿由于域移动而导致的性能下降。在本文中，我们解决了目标域未标记的情况，需要无监督的自适应。CORAL[1]是一种非常简单的无监督域自适应方法，它用线性变换对源和目标分布的二阶统计量
Deep coral: Correlation alignment for deep domain adaptation. ECCV 2016. Domain Adaptation
** Sun, Baochen, and Kate Saenko. “Deep coral: Correlation alignment for deep domain adaptation.” ECCV. Springer, Cham, 2016. ** 结构如图： 两个损失函数： 其中 L C L A S S \mathcal{L}_{CLASS} LCLASS为分类损失， L
斯皮尔曼相关系（Spearman‘s rank correlation coefficient）数理论及python代码
contents 1. 引言 2. 什么是斯皮尔曼相关系数基本原理计算方法值的范围和解释应用场景 3. python应用案例案例：阅读习惯与写作技能评分的相关性分析数据构造Python代码 结果解释 1. 引言 让我用一个简单的方式来解释斯皮尔曼相关系数的计算方法。 想象你和你的朋友们在玩一个游戏，比如赛跑。在比赛结束后，每个人都根据跑得快慢得到一个排名，跑得最快的
STRCF：earning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking
STRCF论文https://paperswithcode.com/paper/learning-spatial-temporal-regularized STRDF代码https://github.com/lifeng9472/STRCF 本文是在SRDCF的基础上进行的改进，如果没看过这篇论文，建议先看一下; SRDC
典型关联分析（Canonical Correlation Analysis）
1. 问题 在线性回归中，我们使用直线来拟合样本点，寻找n维特征向量X和输出结果（或者叫做label）Y之间的线性关系。其中，。然而当Y也是多维时，或者说Y也有多个特征时，我们希望分析出X和Y的关系。 当然我们仍然可以使用回归的
功能性模块：（10）Spearman‘s rank correlation coefficient的简单理解(含与PCC之间的区别)
Spearman’s rank correlation coefficient的简单理解 1. 背景 在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient， 或者Spearman’s ρ \rho ρ， 通常使用 ρ \rho ρ或者 r s r_s rs来表示），是一个等级相关性的非参数度量（两个变量等级之间的统计相关性）。这个
Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking ICCV 2017
http://www.hamedkiani.com/bacf.html
使用tsfresh报错：Can only compute partial correlation for lugs up to 50% of the sample size.
关于很多博客中的使用tsfresh提取时间序列特征，运行例子的时候报错：Can only compute partial correlation for lugs up to 50% of the sample size. 解决方法： 1. 网上博客例子是这样的： import tsfresh from tsfresh.examples.robot_execution_failure
PostgreSQL attr correlation for values(logical order) ctid (physcial order)
Postgres2015全国用户大会将于11月20至21日在北京丽亭华苑酒店召开。本次大会嘉宾阵容强大，国内顶级PostgreSQL数据库专家将悉数到场，并特邀欧洲、俄罗斯、日本、美国等国家和地区的数据库方面专家助阵: Postgres-XC项目的发起人铃木市一(SUZUKI Koichi)Postgres-XL的项目发起人Mason Sharppgpool的作者石井达夫(Tatsu
论文解读（DCRN）《Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction》
🚀 优质资源分享 🚀 学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡进阶级本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。💛Python量化交易实战💛入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 论文信息 论文标题：Deep Graph Clustering via D