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And what with the covariance matrix?
这样的协方差矩阵?
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How to plot contour of a covariance matrix of a gaussian distribution?
如何绘制一个高斯分布的协方差矩阵的轮廓?
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The eigenvalue of covariance matrix can be used to separate signal from noise.
利用协方差矩阵的特征值。 能实现信号和噪声的分解。
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The estimation of noise covariance matrix is based on iterative procedure in ML.
最大似然法采用了迭代的方法来估计噪声的协方差矩。
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We can get the ellipticity and linearity from the eigenvalues of the covariance matrix.
由矩阵的特征值,求取椭圆率和线性因子。
在统计学与概率论中,协方差矩阵(也称离差矩阵、方差-协方差矩阵)是一个矩阵,其 i, j 位置的元素是第 i 个与第 j 个随机向量(即随机变量构成的向量)之间的协方差。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。