相关性度量
皮尔逊相关系数
皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称PPMCC或PCCs)
- 最常见的相关系数,所以文章或教学中常见的"相关系数"指的就是皮尔逊相关系数
- 皮尔逊相关
皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称PPMCC或PCCs)
目标:在Ubuntu 18.04配置CUDA 11.3 和 cuDNN 8.8.0
环境说明:容器内已配置显卡驱动+torch-gpu版
nvcc -V
nvidia-smi
runfile(local)
版本后,官网会直接给出了安装指令wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_
给定均值向量和协方差矩阵,可以唯一确定一个高斯分布(Gaussian distribution)
给定均值函数和协方差函数,可以唯一确定一个高斯过程(Gaussian Process,GP)
假设自变量为时间$t$,则每一个时刻$t$,高斯过程都对应着一个高斯分布
当时间$t$是连续型变量时,整个高斯过程便对应着无数个高斯分布,所以高斯过程可看作无限维高斯分布
高斯分布的两
ASCII(American Standard Code for Information Interchange),也称 ANSI
A
对应的二进制数值是 01000001
,对应的十进制就是65EASCII ,在 ASCII 基础上的扩展(由原来的 7 位扩充到 8 位),它完全兼容 ASCII,额外包括表格符号、计算符号、希腊字母和特殊拉丁符号
GB2312 编码,又称 GB0,1981由中国国
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国产收费公式&数据图工具: https://www.amyxun.com/
A
实现步骤:
class=internal-link
touchend
,mouseenter
或mouseleave
事件mouseenter
事件时,访问超PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,可以实现机器学习工作流程的自动化。作为一个端到端的机器学习和模型管理工具,PyCaret可以成倍地缩短实验周期,实现更有效率的科研探索。
TableOne是一个很简单实用的小工具,能对数据进行基本统计展示
基本特性:
使用注意事项:
categorical
显式指定