皮尔森相关系数

ALS算法讲解

Kendall秩相关系数（Kendallrankcorrelationcoefficient）对于秩变量对(xi,yi),(xj,yj)：(xi−xj)(yi−yj)⎧⎩⎨⎪⎪>0,=0,。
rolin-刘瑞·2020-08-24 02:19

参数估计之最大似然估计法和贝叶斯估计法（点估计）

1.补充些gay率论知识：（1）随机变量的独立性和相关之间的关系简单的一句话就是相关系数为0是两变量独立的必要非充分条件统计学上的相关一般指线性相关，可以用相关系数这个指标来说明期相关程度相关可以认为是一种映射
惊鸿罩影·2020-08-24 02:04

记腾讯机器学习基础研究岗2017年秋招笔试

概率论考了组合数、P值、单因素方差分析前提假设是什么、切尔雪夫不等式、置信区间、放回抽样和不放回抽样误差的区别、pearson相关系数；线性代数考特征值和特征向量
Leo浩浩·2020-08-24 01:37

【2020算法练习一】笔试选择题 快手2020校园招聘秋招笔试--算法A试卷

A.相关系数的r值为0.9B.对于无效假设β=0的p值为0.0001C.对于无效假设β=0的t值为30D.其他说法都
甜甜圈Sweet Donut·2020-08-24 01:47

OpenCV学习系列之模板匹配

采用相关系数来进行评判，模板匹配算法主要有基于灰度值的模板匹配、梯度值的模板匹配、相位相关匹配等方法。
Small_Munich·2020-08-23 23:51

数据分析之《菜鸟侦探挑战数据分析》-3-R语言-散点图，相关系数，回归线

1、散点图icecream%ggplot(aes(b,a))+geom_point()2、相关系数icecream%>%select(b,a)%>%cor结果如下：bab1.00000000.8442111a0.84421111.0000000
春风沂水·2020-08-23 19:26

pyspark系列--统计基础

统计基础1.简单统计2.随机数3.四舍五入4.抽样5.描述性统计6.最大值最小值7.均值方差8.协方差与相关系数9.交叉表(列联表)10.频繁项目元素11.其他数学函数11.1.数学函数12.元素去重计数
振裕·2020-08-23 11:55

概率论基础学习

文章目录随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝叶斯公式总结：概率的基本公式事件的独立性独立重复试验期望，方差，协方差，协方差矩阵期望方差协方差相关系数随机变量概率分布离散型随机变量分布0-1分布二项分布泊松分布连续型随机变量及其分布均匀分布指数分布正态分布总结广义线性分布极大似然估计二项分布中极大似然分布正态分布的极大似然估计矩估计大数定律数据分布随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝
JeremyAhhh·2020-08-23 08:34

R语言中的cor和cov

[b]R语言：[/b]cor函数计算的是列与列间的相关系数，得到的举证C(i,j)是第i列与第j列相关系数。
空中的鱼1987·2020-08-23 06:00

spearman学习

spearman秩相关系数是度量两个变量之间的统计相关性的指标，用来评估当用单调函数来描述两个变量之间的关系有多好。
选择离开就别回头·2020-08-23 00:11

卡方分布、方差分析

在1900年，皮尔森发表了著名的关于卡方检验的文章，该文章被认为是现代统计学的基石之一。
hermit1822·2020-08-22 23:08

python 实现相关系数计算和检验

一般情况下，总体相关系数是未知的，通常将样本相关系数r作为的近似估值。
kelly_zero·2020-08-22 22:21

多元线性回归--案例分析及python实践

多元回归介绍一下多元回归分析中的统计量总观测值总自变量自由度：回归自由度，残差自由度SST总平方和SSR回归平方和SSE残差平方和MSR均方回归MSE均方残差判定系数R_square调整的判定系数Adjusted_R_square复相关系数
kelly_zero·2020-08-22 22:21

ESL3.6 几种线性回归方法比较学习笔记（含协方差&相关系数概念）

3.6讨论：选择和收缩方法的比较这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。有关ESL更多的学习笔记的markdown文
Nstar-LDS·2020-08-22 22:25

用户相似性度量

PearsonCorrelationSimilarity（皮尔逊相关系数）原理：度量两个意义对应数列之间的线性相关程度，即度量两个数列中数字一起增大或一起减小的可能性。
重拾梦想·2020-08-22 17:16

Spark Sql 函数详解

approx_count_distinctcount_distinct近似值avg平均值collect_list聚合指定字段的值到listcollect_set聚合指定字段的值到setcorr计算两列的Pearson相关系数
暗东方·2020-08-22 14:35

【Excel】数据分析工具库

、介绍2、操作六、回归分析1、介绍2、操作1）简单线性回归2）多重线性回归七、移动平均1、介绍2、操作八、指数平滑1、介绍2、操作一、工具库简介1、作用便于复杂数据统计分析，可以完成描述统计、直方图、相关系数
Mercy92·2020-08-22 14:31

时间序列预测——ARIMA（差分自回归移动平均模型）（1））

ACF自相关系数能决定q的取值，PACF偏自相关系数能够决定q的取值。ARIMA原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模
起飞的木木·2020-08-22 13:14

人脸识别过程

2．特征提取提取特征点，构造特征矢量；多个样本图像的空间序列训练出一个模型，它的参数就是特征值；模版匹配法用相关系数做特征；而大部分神经网络方法则直接使用归一化后的灰度图像作为输入，网络的输出就是识别结果
大郭姐·2020-08-22 12:06

资金流入流出预测01.数据探索与分析

个波峰申购总量与赎回总量每个月都会有4个波峰，而且两者有一定的协同性月末赎回量大于购买量以下图表时间范围位于201404-2014083、周一至周末申购总量与赎回总量中位数4、赎回总量、购买总量与周一至周末的相关性相关系数较小
是huahua呀·2020-08-22 12:00

11 spss相关分析简介

皮尔逊相关系数r凡连续变量之间的线性相关强度的一个度量指标，他的取值范围在【-1,1】|r|取值范围，与相关程度之间的关系0<=|r|<0.3低相关程度0.3<=|r|<0.8中度相关程度0.8<=|r
Joypang·2020-08-22 11:42

优化你的执行队列-组合模式

总的来说，组合模式在这里就相当于一个容器，但也并非仅仅是个容器(不然，我还给他冠名"模式").组合模式+命令模式上篇的命令模式大家应该可以了解到，一个命令和命令执行者的相关系数为zero.所以你对命令的执行者做什么都不要紧
villainhr·2020-08-22 09:03

考研二战日记-第50天——概率论：随机变量的数字特征

期望离散型变量：连续变量：期望完全由随机变量分布决定方差如果两个随机变量X、Y相互独立，则有：协方差及相关系数性质：ρxy(相关系数)等于0时，称X、Y不相关。
路人666·2020-08-22 04:54

随机变量的数字特征

期望离散型变量：连续变量：期望完全由随机变量分布决定方差如果两个随机变量X、Y相互独立，则有：协方差及相关系数性质：ρxy(相关系数)等于0时，称X、Y不相关。
学徒魏菱延·2020-08-22 03:15

相似性度量（距离及相似系数）

本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.余弦相似度8.汉明距离9.杰卡德距离&杰卡德相似系数10.皮尔逊相关系数11.相关系数&相关距离12
vast_w·2020-08-22 03:24

沪深300配对交易

目录获取数据相关系数三级目录协整检验聚类算法进一步筛选回测获取数据通过pandas_datareader来获取沪深300的股票数据，为此，先从网上爬虫得到沪深300的股票名单importosimportpandasaspdimportpandas_datareaderaswebimportpickleimportrequestsimportbs4asbsimportmatplotlib.pyplo
zhiyouwoailingboli·2020-08-22 02:35

机器学习算法------6.6 特征降维（降维、特征选择、主成分分析）

文章目录6.6特征降维学习目标1降维1.1定义1.2降维的两种方式2特征选择2.1定义2.2方法2.3低方差特征过滤2.3.1API2.3.2数据计算2.4**相关系数**2.4.1皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient
程序猿_凡白·2020-08-22 02:35

集体智慧编程——博客文章聚类-Python实现

层次聚类算法首先定义向量之间的相似度度量方法是皮尔森相关系数。该相关系数比欧氏距离更适合，因为不同
白辰甲·2020-08-22 01:18

计量经济学学习笔记：简单线性模型

相关系数是对变量间线性相关程度的度量。2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由解释变量去估计被解释变量的平均值。
Claire_chen_jia·2020-08-22 00:13

三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数

统计相关系数简介由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。
毛里里求斯·2020-08-21 23:48

机器学习数学基础----（数学期望、方差、协方差。。。参数估计）

数字特征数学期望离散型的数学期望离散数学期望的定义连续型的数学期望数学期望的性质方差离散型方差连续型方差方差的性质协方差和相关系数标准协方差（相关系数）定义：!
寒泉子·2020-08-21 20:07

机器学习笔记（1）梯度下降法 线性回归C语言实现

目录序原理总结最小二乘法（小平方法）描述回归程度的量相关系数R实验梯度下降法代码总结序最优解问题一直在某些自控系统中有需求，譬如pid控制器，目前我还是凭经验调节，偶然搜到可以用机器学习调节PID参数于是乎便开始了学习
全桥整流基围虾·2020-08-21 20:27

pd.Series.cor的三大相关性系数

统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall：更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过pearson,spearman计算相关系数来进行相关分析。
freya_hu·2020-08-21 19:50

C++_2019-04-28_机器视觉——Opencv——基于灰度匹配

/***模板匹配算法**经过多年发展已近趋于成熟，1).基于图像灰度信息的模板匹配算法最先被提出与使用，通过计算模板图像与基准图像滑动的子区域的相关系数进行判决匹配位置。
DONG_LIN_2019·2020-08-21 11:50

2018年美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) E题解题思路

度量气候变化的影响就是构建国家脆弱性与气候变化之间关系，这是很难直接建立联系的，可以构建气候变化与影响国家脆弱性的个指标之间的关系，如相关系数法等等。任务二就是让你用任务一的模型进行实
weixin_33725126·2020-08-21 11:37

ClickHouse常用函数统计

1.1分位数90%分位数：quantile(0.9)()在求（平均）响应时间时用到，quantile(0.9)(url_rt)1.2中位数median()还未使用到，median(url_rt)1.3相关系数计算
Watch_dou·2020-08-21 10:20

特征工程之特征的好坏

一.问题特征的好坏衡量有很多的方法，如：１.单特征AUC２.信息增益，信息增益率，giniindex３.相关系数（label连续值）但是，有些特征是低召回高精准的，即决策树中的某１子树集合很小很纯，另外
sigmoidguo·2020-08-21 10:46

[基于R的时间序列分析]第二章 时间序列的预处理

均值函数、方差函数、自协方差函数、自相关函数；概率意义明显，易于计算均值函数、方差函数、自协方差函数和自相关系数的概率意义分别是什么？均值函数反映时间序列每时每刻的平均水平；方差函数反应围绕均值的随机
廓然寄畅·2020-08-20 13:33

线性代数学习笔记（二十八）——齐次方程组的解

本篇笔记通过回顾线性方程组解的判定，引出并讨论了齐次线性方程组解的情况；然后通过上一章节的定理总结出几个推论并做了一定的讨论；最后通过求齐次线性方程组的例子来判断向量组的相关性，同时求解一组相关系数。
雏鹰高飞·2020-08-20 00:28

多元高斯分布的MLE、贝叶斯条件概率和线性判别分析LDA的生成方法总结

注意一下都是基于随机变量之间独立同分布，所以公式里的相关系数p等于0，没有出现。
NockinOnHeavensDoor·2020-08-19 23:23

DataFrame计算corr()函数计算相关系数时，出现返回值为空或NaN的情况

1.返回值为空的情况出现返回值为空的情况是因为数据的类型不是数值型。用data.info()函数可以查看dataframe的信息。这里举个例子：###创建一个dataframe，数据类型为objectdata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],columns=['a','b','c'],dtype=object)dataOut[23]:abc01231456可以看到da
会飞的猩猩。·2020-08-19 23:46

matlab回归分析

R称为复相关系数，R越大，y与x1,x2,x3.....的关系越密切，通常R大于0.8（或0.9）才认为相关关系成立一个例子matlab代码为clc,clearx1=[0.1:0.01:0.18]';y
pengion·2020-08-19 21:19

Spark MLlib 机器学习

目录本章导读1.机器学习概率2.SparkMLlib总体设计3.数据类型3.1局部向量3.2标记点3.3局部矩阵3.4分布式矩阵4.基础统计4.1摘要统计4.2相关统计1.皮尔森相关系数2.斯皮尔森秩相关系数
Terry_dong·2020-08-19 20:12

算法--偏差，方差，标准差，协方差，相关系数及相关理解

1偏差与方差偏差（bias）：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差（variance）：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。方差公式Var(x)=E((x−E(x))2)=E(x2−2xE(x)+(E(x))2)=E(x2)−2E(x)E(x)+(E(x))2=E(x2
齐天大圣徐·2020-08-19 20:54

【概率论】3.3数学期望、方差与协方差

数学期望、方差与协方差1.数学期望1.定义2.性质2.方差1.定义2.计算公式3.性质3.常见分布的期望和方差4.协方差1.相关系数2.协方差矩阵5.重要公式与结论1.数学期望1.定义离散型：P{X=xi
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:52

理解covariance协方差 vs correlation coefficient相关系数

covarianceFromwikipedia,inprobabilitytheoryandstatistics,covarianceisameasureofthejointvariabilityoftworandomvariables.Ifthegreatervaluesofonevariablemainlycorrespondwiththegreatervaluesoftheothervari
Quant_Learner·2020-08-19 16:04

2001＆2002选填复盘

失误1：弹性的应用不熟练失误2：做错了一道之前做过三遍的概率题，把协方差和相关系数的概念搞混了。失误3：对于T分布和F分布不熟悉，参数的概念空白。好运1：导数和极值的应用不清晰。
星魁·2020-08-19 09:40

亲眼目睹从事程序员工作5年的小哥哥用Python5分钟开发银行系统

分析个金融场景的案例实操分析个金融场景的案例实操哲学告诉我们：世界是一个普遍联系的有机整体探讨相关分析在实际工作中应用基础铺垫金融场景案例实操影响金融产品销量的因素很多下面来解决一下这个问题：手工写代码计算相关系数套公式
Python末末·2020-08-19 04:15

数学建模—多元分析

EverydayOneCatʚฅ•ﻌ•ฅɞ知识点1.笔记2.正态性检验Pearson相关系数的适用条件：(1)两变量的总体服从正态分布(2)样本容量较大，都是连续型变量(3)变量必须是成对数据SAS代码
「已注销」·2020-08-19 01:16

用户推荐算法 pearson（皮尔逊）相似度

距离度量公式有：欧几里得距离，明可夫斯基距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等；相似度的度量公式有：余弦相似度，皮尔森相关系数，Jaccard相似系数。
hyukohc·2020-08-18 21:45
上一页 27 28 29 30 31 32 33 34 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他