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我有一个Python脚本，需要经常更新均值和协方差矩阵。我目前正在做的是，每次我得到一个新的数据点$x$ (一个向量)，我重新计算均值和协方差，如下所示： data.append(x) # My `data` is just a list of lists有没有办法通过增量更新mean和cov而不根据所有data重新计算它们来提高效率？ 增量地计算平均值应该很容易
浏览 82提问于2016-05-28得票数 4
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我一直在尝试实现一个增量加权均值和协方差计算器。因此，给定一个大小为(N,D)的数据矩阵X和大小为(N,)的权重，我需要能够通过在下面的类中运行update来获得其加权统计信息(大小为(D,)的均值向量)和大小为(D,D)的协方差矩阵 我已经得到了加权平均部分，但我不确定如何以这种方式继续计算协方差矩阵。
浏览 36提问于2021-06-22得票数 0
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如果我在3D中绘制它，它看起来是这样的：就我对另一个问题()的理解而言，我需要计算我的数据的均值和协方差矩阵，而我需要的高斯将正是由该均值和协方差矩阵定义的高斯。如何在Python中进行计算(Numpy，PyTorch...)高斯分布的均值和协方差矩阵？我试图避免所有这些优化框架(LSQ，KDE)，因为我认为解决方案要简单得多，并且<
浏览 5提问于2021-03-17得票数 0
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我已经有k个均值向量和协方差矩阵，以及权值，我如何在python中实现它来从混合高斯分布中采样n个样本？我可以在均值和协方差是一维的情况下实现它，但是我如何实现它，并为平均值是多维的情况绘制一个图表？
浏览 1提问于2022-08-25得票数 0
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我感兴趣的是求截断法向随机向量的均值和协方差。假设Y是包含[Y1 Y2 Y3]的向量。Y服从多元正态分布，其均值和协方差如下：sigma <- matrix(c( 1, 0.6, 0.3,> all(A %*% as.matrix(t(Y)) >= 0)但是对于Y的其他绘图，它们将满足AY >= 0，我希望找
浏览 2提问于2021-06-03得票数 2
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我试图在元分析中计算一组研究的加权方差，对此我有单独的均值和方差： [1] 0.705600patient numbers for studies with variance我需要使用像Hmisc中的wtd.var那样的加权方差</em
浏览 3提问于2017-12-28得票数 1
在许多深层神经网络中，特别是基于VAE结构的神经网络中，在损失函数的基础上加入了KL散度项。计算了估计的高斯分布和先验分布之间的散度。由于高斯分布完全由均值和协方差来表示，所以只有这两个参数是用神经网络估计的。对于高斯分布，KL散度有一个封闭形式的解。通过最小化KL散度，使估计分布更接近先验分布。我的问题是，既然高斯分布完全由均值和协方差来描述，我们为什么不直接在估计的参数和先前的参数之间进行MSE
浏览 0提问于2019-12-23得票数 2
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如何在给定均值向量和协方差矩阵的情况下生成J中的多变量分布？例如，在Python语言中，np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,.75],[.75,1]],1000)生成一个多元分布，其中[0,0]作为均值向量，[[1,.75],[.75,1]]作为方差-协方差矩阵？
浏览 1提问于2017-12-01得票数 2
因此，在R的MASS软件包中有一个名为mvrnorm的函数，用于生成多变量分布。它有一个名为empirical的参数，当设置为TRUE时，µ(均值)和sigma (协方差矩阵)指定经验值，而不是总体均值和协方差矩阵。
简而言之，当你抽取样本时，均值和方差与规定的非常相似。在python中有没有类似的东西？例如，我在numpy中找不到这样的东西。
浏览 0提问于2015-07-28得票数 2
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我想从具有给定均值和协方差的多变量正态分布生成样本，当然，这在numpy.random.multivariate_normal中是可能的。但是我想生成一个(哲学上)无限的这样的流，所以我想定义一个多元正态生成器mvn，以便mvn.next()生成另一个具有给定均值和协方差的随机向量。当然，我可以继续调用numpy.random.multivariate_normal(mean, cov, 1)，但这是非常低效的(我将计算每次调用的协方差</em
浏览 3提问于2020-08-25得票数 0
n, bins, patches = plt.hist(data, normed=1)s = 0 s += n[i] * ((bins[i] + bins[i+1]) / 2) t = 0 t += (bins[i] - mean)**2
std = np.
浏览 318提问于2018-06-11得票数 7
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metafor)在手册元包中，在Hunter-Schmidt或DerSimonian估计器用于汇集结果的情况下，提到了池的方法，而Paule-Mandel估计器则没有提到。
浏览 4提问于2016-09-18得票数 0
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当我试图计算加权方差时，我从R和SAS得到了不同的结果。有人知道是什么导致了这种差异吗？我创建权重和值向量，然后使用Hmisc库wtd.var函数计算加权方差：wt <- c(5, 5, 4, 1)wtd.var(x,weights=wt)[1] 0.0612381data
浏览 7提问于2014-01-09得票数 1
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高斯混合模型中矢量的采样部分
、、、、
我只想从高斯矩阵的平均值和协方差矩阵中提取一个向量的一些元素。我用高斯混合模型(GMM)计算数据。我正在使用以下步骤和学习技巧：
我在这里看到了两个问题。(A)如何从高斯求和中取样，(B)如何仅取向量的一部分。我想这两个问题可以同时解决。对于(A)，我可以使用拒绝抽样或逆变换抽样，但我觉得在<
浏览 5提问于2014-10-18得票数 1
FID分数在tensorflow > 1.5中是否正常工作，例如，如果我以批处理大小1运行它？我使用的是来自的FID实现，其中有一个问题，它只在批处理大小为1的情况下运行。
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
如何使用给定的均值和协方差矩阵在Numpy和Matplotlib中绘制二元高斯密度函数？它可以是曲面或等高线图。我想要一个使用均值向量和协方差矩阵的通用解决方案，它不涉及单个Sigma。
浏览 4提问于2012-12-07得票数 1
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我搜索了"bgfg_gaussmix2.cpp“代码，它说在高斯混合模型中，它存储了每个像素背景模型的每个高斯混合的混合权重(w)、平均值(n通道值)和协方差。我想知道它的存储顺序，例如，它是“权重，均值，协方差”，还是“均值，协方差，权重”，或者其他什么？提前谢谢。
浏览 2提问于2012-08-09得票数 0
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我想计算加权比例，绘制比例，并绘制这些加权比例的标准错误栏。1 1 1 1 1 1 1 0这些数据包含了在十个不同的警戒线上报警的警察数量(b_1，b_2，.)在特定的一年里。本质上，我想要的是得到在每个节拍中发生的通话的总体比例。但我想用电话总数来衡量这些比例。
到目前为止，我只需将每个b_列和总列中的值相加，并<em
浏览 1提问于2020-05-16得票数 2
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