直觀地理解「協方差矩陣」

協方差矩陣在統計學和機器學習中隨處可見，通常而言，可視做方差和協方差兩部分組成，即方差構成了對角線上的元素，協方差構成了非對角線上的元素。本文旨在從幾何角度介紹咱們所熟知的協方差矩陣。 1.方差和協方差的定義 在統計學中，方差是用來度量單個隨機變量的離散程度，而協方差則通常用來刻畫兩個隨機變量的類似程度，其中，方差的計算公式爲 其中， n n n 表示樣本量，符號 x ‾ \overline x

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