covariance 뜻

• noun, 공분산

• lorentz covariance    로런츠 공변성
• covariance and contravariance of vectors    벡터의 공변성 및 반변성
• sample mean and covariance    표본 평균
• covalent radius    공유 반지름
• covalent bond    공유 결합
• covalence, -lency    noun, adjective, 공유원자가, 공유결합, -lent()전자쌍을 공유하는
• covariant    adjective, 공변의(하는)(미분.지수등)
• cova lima municipality    코바리마현
• covariate    공변량
• cova figueira    코바피게이라
• covariation    공분산

• The covariance function requires normalization to estimate the function properly.
  공분산 함수를 올바르게 추정하려면 정규화가 필요합니다.
• Calculate the eigenvectors and eigenvalues of the covariance matrix S .
  7.5 공분산 행렬의 고유 벡터와 고윳값 찾기
• Where C is the covariance matrix.
  여기서 C 는 공분산 행렬입니다.
• Choice of repeated covariance structure.
  반복된 공분산 구조를 선택
• The principal component variances are the eigenvalues of the covariance matrix of X . example
  주성분 분산은 X 의 공분산 행렬의 고유값입니다.
• The eigenfaces themselves form a basis set of all images used to construct the covariance matrix.
  중요한 성분들은 공분산 행렬 의 고유 벡터이기 때문에 직교하게 된다.
• The Wishart distribution is the distribution of the covariance matrix of samples drawn from independent multinormal random vectors.
  위샤트 분포는 독립 다변량 정규 랜덤 벡터로부터 추출된 샘플의 공분산 행렬입니다.
• Principal component variances, that is the eigenvalues of the covariance matrix of X , returned as a column vector.
  latent — 주성분 분산 열 벡터 X 의 공분산 행렬의 고유값인 주성분 분산으로, 열 벡터로 반환됩니다.
• Pca works directly with tall arrays by computing the covariance matrix and using the in-memory pcacov function to compute the principle components.
  pca 는 공분산 행렬을 계산하고 메모리 내 pcacov 함수를 사용하여 주성분을 계산함으로써 tall형 배열을 직접 처리합니다.
• The result of xcov can be interpreted as an estimate of the covariance between two random sequences or as the deterministic covariance between two deterministic signals.
  xcov 의 결과는 두 난수열 간의 공분산 추정값으로 해석되거나 두 결정적 신호 간의 결정론적 공분산으로 해석될 수 있습니다.