本篇内容介绍了“机器学习中求协方差矩阵的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

专注于为中小企业提供网站建设、网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业下城免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了近千家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

1. 协方差定义

X、Y 是两个随机变量，X、Y 的协方差 cov(X, Y) 定义为：

其中：

 、

2. 协方差矩阵定义

矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observation(or sample)，那么每一列就是一个随机变量。

协方差矩阵：

协方差矩阵的维度等于随机变量的个数，即每一个 observation 的维度。在某些场合前边也会出现 1 / m，而不是 1 / (m - 1).

3. 求解协方差矩阵的步骤

举个例子，矩阵 X 按行排列：

1. 求每个维度的平均值

2. 将 X 的每一列减去平均值

其中：

3. 计算协方差矩阵

注意：

有时候在书上或者网上会看到这样的公式，协方差矩阵 Σ：

这里之所以会是 X * X' 是因为原始数据集 X 是按列排列的，即：

“机器学习中求协方差矩阵的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

分享标题：机器学习中求协方差矩阵的方法是什么
标题网址：http://pwwzsj.com/article/jjdisc.html