皮尔森相关系数

05-02 特征选择

目录特征选择一、特征选择学习目标二、特征选择引入三、特征选择详解3.1无关特征和冗余特征3.2过滤式特征选择3.2.1卡方检验3.2.2方差过滤3.2.3相关系数过滤3.2.4F检验3.2.5互信息过滤
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

概率统计超入门(第八章笔记)

第八章弄清数据之间的关系1.在图形上看两个变量的关系2.协方差3.从协方差导出的相关系数4.相关系数的概念和散点图的关系6.线性回归7.求线性回归
芒果很忙_d120·2019-10-14 14:29

python 个人画图汇总：热力图、概率密度图等，持续更新

1.dataframe画相关系数热力图df.corr()就是得到这个df的相关系数矩阵deftest(df):dfData=df.corr()plt.subplots(figsize=(9,9))#设置画面大小
诺维茨基写博客·2019-10-11 11:33

相关和因果是一回事吗？R值低就是不相关？终于有人讲明白了

相关性用R（相关系数）表示，R的取值范围是[-1,1]。作者：宋天龙来源：大数据DT（ID：bigdatadt）01相关和因果是一回事吗相关性不等于因果。
大数据v·2019-10-10 21:00

Python数据分析(18) | pandas汇总和计算描述统计

目录1.聚合计算2.相关系数与协方差3.唯一值、值计数以及成员资格1.聚合计算pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。
CoreJT·2019-09-28 17:19

数据挖掘(9-22)：数据离散程度+数据清理+三大相关系数+数据库索引(数据库面试常问)+P值含义及理解

1.衡量数据离散程度的统计量：数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的极差为60，放映
Roy-Better·2019-09-22 08:36

数据挖掘(9-22)：数据离散程度+数据清理+三大相关系数+数据库索引(数据库面试常问)+P值含义及理解

1.衡量数据离散程度的统计量：数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的极差为60，放映
Roy-Better·2019-09-22 08:36

大二下：概率论与数理统计复习 4.随机变量数字特征之基础概念

blog.csdn.net/COCO56/article/details/100152856文章目录1.数学期望2.数学期望的性质3.方差与标准差4.方差的性质5.常用分布的期望与方差6.协方差及性质7.相关系数
COCO56·2019-09-17 21:55

大二下：概率论与数理统计复习 4.随机变量数字特征之基础概念

blog.csdn.net/COCO56/article/details/100152856文章目录1.数学期望2.数学期望的性质3.方差与标准差4.方差的性质5.常用分布的期望与方差6.协方差及性质7.相关系数
COCO56·2019-09-17 21:55

三大相关系数: pearson, spearman, kendall（python示例实现）

三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1
鸿燕藏锋·2019-09-17 21:12

收益率随机变量特征以及组合风险的一种几何直观解释

目录随机变量的向量表示期望向量中心化向量几何直观展示期望、标准差、协方差和相关系数的几何表示组合风险贡献的几何表示组合风险在代数和几何上的一致性推导从几何的角度去推导代数上的资产风险贡献定义结语随机变量的向量表示当
S_o_l_o_n·2019-09-11 18:48

深度学习笔记（49） 风格代价函数

深度学习笔记（49）风格代价函数1.风格相关系数2.风格矩阵3.风格代价函数1.风格相关系数比如有这样一张图片，可能已经对这个计算很熟悉了，它能算出这里是否含有不同隐藏层现在选择了某一层lll（编号1）
氢键H-H·2019-09-11 08:04

向量之间的相似度和距离计算

/*特征向量相似度和距离的计算相似度：·夹角余弦·相关系数·Dice·Jaccard距离·明氏距离·欧氏距离·马氏距离·Jffreys&Matusita距离·Mahalanobis距离，未实现，协方差矩阵
Ring__Rain·2019-09-10 22:35

Aquifer：分析抽水试验和微水试验数据的软件！

AquiferTest是一款分析抽水试验和微水试验数据的软件，该软件简单易用，可以计算含水层的的相关系数。该软件拥有各种功能和工具，可以将含水层数据迚行可规化、展示及报告。
哲想软件·2019-09-07 00:00

期望、方差、协方差与相关系数

期望、方差、协方差与相关系数期望定义：设离散型变量XXX的分布律为P{X=xk}=pk,k=1,2,⋯ .P\{X={x_k}\}={p_k},\begin{array}{c}{}&
黑暗主宰·2019-09-05 11:06

期望、方差、协方差与相关系数

期望、方差、协方差与相关系数期望定义：设离散型变量XXX的分布律为P{X=xk}=pk,k=1,2,⋯ .P\{X={x_k}\}={p_k},\begin{array}{c}{}&
黑暗主宰·2019-09-05 11:06

开集识别(open-set)算法（1）

所有内容基于目标识别一、开集识别对于一个特定的识别问题，常用的识别方法是闭集识别（支持向量机分类器(SVM)、K-近邻分类器(KNN)、最大相关系数分类器(MCC)以及自适应高斯分类器(AGC)），即假定输入的待测样本一定属于已知的数据库
IMWTJ·2019-08-31 15:51

机器学习-特征选择

1.2.1Pearson相关系数：衡量变量之间的线性相关性，理解特征和响应变量之间关系的方法。1.2.2距离相关系数：克服Pearson相关系数的弱点而生的，有可能有非线性相关1.3基于学
368chen·2019-08-29 21:02

二黄的自由之旅

场景二黄的烦恼是的，财务自由是富二代与创一代的专利，与来自18线农村的程序媛二黄，相关系数为零。
小黄的一天·2019-08-29 17:16

Python中的相关分析correlation analysis的实现

线性相关关系主要采用皮尔逊（Pearson）相关系数r来度量连续变量之间线性相关强度；r>0,线性正相关；r",line25aggfunc=[numpy.size]^SyntaxError:unexpectedEOFwhileparsingimportnumpyimportpanda
Erin_data·2019-08-29 15:51

python 计算两个列表的相关系数的实现

用pandas计算相关系数计算相关系数用pandas，比如我想知道风速大小与风向紊乱（标准差来衡量）之间的相关系数，下面是代码：importpandasaspdimportpylabasplt#每小时的阵风风速平均值
liucheng_zimozigreat·2019-08-29 14:24

Pearson相关系数和Spearman相关系数的区别

前言相关系数是用以反映变量之间的相关关系程度的统计指标。其取值范围是[-1,1]，当取值为0时表示不相关，取值为[-1,0)表示负相关，取值为(0,-1]，表示负相关。
SunnyRivers·2019-08-29 14:55

时间序列预测的基本原理

时间序列预测的基本原理1，时间序列分类：平稳时间序列随时间相对稳定的序列（均值、方差、自相关系数）均值：使用常数均值才能用来较好的进行预测（常数均值即在平稳时间序列下的均值，这样才能保证使用均值预测的结果不会偏离真实结果太大
Mr.小白·2019-08-26 21:06

二黄的自由之旅

场景二黄的烦恼是的，财务自由是富二代与创一代的专利，与来自18线农村的程序媛二黄，相关系数为零。
彭宇成·2019-08-25 22:22

概率论概念总结

相关系数衡量随机变量X与Y相关程度的一种方法，相关系数的取值
你的雷哥·2019-08-25 22:00

机器学习第一讲 R语言线性回归假设检验以及解决方法

①变量之间不存在完全共线性判定方法：计算变量之间的相关系数（或者计算方差膨胀因子vif(fit)）如果方差膨胀因子超过10，则回归模型存在严重的多重共线性。
Jinsen0901·2019-08-25 14:53

高斯分布和卡方分布

高斯分布和卡方分布高斯分布和卡方分布高斯分布1单元高斯分布1.1一维随机变量1.2标准正太分布1.3numpy中使用正太分布2多元高斯分布2.1独立多元/维高斯分布2.2举例-画2维独立不相关高斯图2.3相关系数
Mr-Cat伍可猫·2019-08-25 12:38

Hmisc包

推荐一个Hmisc包下载好后使用#res=rcorr(as.matrix(rt))#这个函数可将rt列表中的任意两个基因展示相关系数与P值cormatrix=function(cor,p){ut=upper.tri
刘大帅1·2019-08-24 12:45

概率笔记12——多维正态分布的最大似然估计

σ2,ρ的二维正态分布，记作(X,Y)~N(μ1,μ2,σ1,σ2,ρ)，它的密度函数：其中μ1是第1维度的均值，σ12是第1维度的方差，ρ是将两个维度的相关性规范到-1到+1之间的统计量，称为样本的相关系数
我是8位的·2019-08-19 19:00

金融数据挖掘实战（二） 特征工程

(1)过滤法有方差筛选、相关系数、卡方检验和互信息等，方差帅选可以剔除方差为0的无用信息；相关系数主要用于监督学习中，设定阈值，选择相关系数较大的特征；卡方检验要求非负特征集，应用场景是衡量特定条件下的分布是否与理论分布一致
Bulldozer Coder·2019-08-12 21:59

特征选择的方法

统计的视角：相关系数(Correlation)。统计课本里都讲过的皮尔森相关系数是最常用的方法。需要注意的是当样
你说我对钱一往情深·2019-08-01 16:23

Hive零基础从入门到实战 进阶篇（九） HiveQL：相关系数函数

目录前言1.什么是相关系数1.1定义1.2性质1.3适用范围1.4缺点2.相关系数函数2.1函数功能2.2举例前言本文来介绍相关系数的含义以及Hive中如何使用计算相关系数的函数。
风影楼前·2019-08-01 09:42

Python获取Hive数据计算相关性系数

2.计算各个指标与主分析指标间的相关系数。3.将计算出来的相关系数，放入csv文件，待使用。首先，相关系数我们选择了皮尔逊相关系数，python的实现也是从网上直接找到的。
门朝大海·2019-07-30 23:46

R-corrplot相关性绘图，只有你想不到的

初步接触数据集，探索性分析后，经常需要做一个相关分析，得到各变量间的相关系数以及显著性水平。本文介绍一下R-corrplot包进行相关可视化展示。
生信补给站·2019-07-30 16:00

相似性算法研究

首先简单介绍一下数据的使用:三大相关性系数适用范围scipy库的调用皮尔森相关系数pearson数据呈正太分布fromscipy.statsimportpearsonr肯德尔相关系数kendall非正态分布且数据无序
冻雨冷雾·2019-07-26 10:00

特征工程总览

2.1.1、标准化2.1.2、区间缩放2.2、特征二值化2.3、特征哑编码2.4、缺失值计算2.4.1、均值补全2.4.2、非线性插值补全3、特征选择3.1、Filter3.1.1、方差选择法3.1.2、相关系数法
PrivateEye_zzy·2019-07-24 15:17

皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

简介：皮尔逊相关系数，用来反映两个随机变量之间的线形相关程度。皮尔逊相关也称为积差相关(或矩阵相关)是一种计算直线相关的方法。
Ivin2017·2019-07-21 16:35

世界观的故事

作者：寇尔森、南西·皮尔森从书名的中文翻译中，显而易见，这是一本关于世界观的书，如果你是个基督徒，看了目录，大概猜到这应该是讲基督教世界观的，或者你也可以理解为世界观重塑。
RUBY2019·2019-07-13 14:26

做数据分析为何要学统计学（3）——相关性分析

样本因素之间相关程度的量化使用相关系数corr，这是一个取之在[-1，1]之间的数值型，corr的绝对值越大，不同因素之间的相关程度越高——负值表示负相关（因素的值呈反方向变化），正值表示正相关（因
interbigdata·2019-07-13 13:30

自相关函数与互相关函数

两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义：称为变量X和Y的相关系数。若相关系数=0，则称X与Y不相关。相关系数越大，相关性越大，但肯定小于或者等于1.。相关函数分为自相关和互相关。
weixin-W1623210897·2019-07-11 16:00

数据分析 - 使用boxcox将数据正态化 python版

在做线性回归的过程中，一般线性模型假定：（线性性、独立性、齐方差性以及正态性）真实数据往往不完美符合这四个特性，而大多数数据统计都要求数据为正态分布（比如pearson相关系数）。
Uzii·2019-07-09 15:40

Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解

方法名函数功能sum()计算数据样本的总和（按列计算）mean()计算数据样本的算术平均数var()计算数据样本的方差std()计算数据样本的标准差corr()计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵
starter_zheng·2019-07-04 10:39

金融时间序列Note 1 —— 平稳性，相关系数，自相关函数(ACF)及其平稳性检验

本文用于《金融时间序列》的相关介绍，适合快速入门和期末复习。（才怪我感觉自己考的超烂）OK，首先用自己的话讲一下什么是时间序列，首先我们会考得最多得时间序列肯定是线性的，既然说了有线性的，那肯定就有非线性的，经典的三类AR,MA,ARMA。那什么是时间序列呢？首先这是一个数学模型，用来干嘛？用来做预测的，举个例子，如果你知道一个月之后某只股票的股价，你是不是发达了，那你怎么预测呢？猜数字？不可能吧
Seanlocked·2019-07-01 11:25

机器学习中的度量——其他度量

良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点；而相似度研究主体是线性空间中向量
Kalafinaian·2019-06-30 16:00

R语言for循环01-批量完成相关系数计算

在数据分析过程中，尤其是在做基因筛选时，常会应用到批量筛选，这也是应用R语言分析数据的优势之一。在这一点上往往在线工具不能提供这样的功能。我们来构建一个虚拟数据，来完成基因之间的批量分析，并导出结果先产生一个矩阵data<-matrix(rnorm(120),nrow=20,ncol=6)模仿一个矩阵数据rownames(data)<-paste("gene",1:20,sep="")colnam
医科研·2019-06-27 10:48

模式识别（三）相似性测度

2.相关系数它实际上是数据中心化后的矢量夹角余弦。注意：相关系数范围是（-1,1），-1是基本不相关，1是几乎相关。2.2.3匹配测度当测度只有两个状态（0,1）时，常用匹配测度。0表示无此特征，1表
两个鼻孔的猪·2019-06-25 15:48

ARCH模型的R语言实现

该模型的构造原理如下：假设历史数据已知的情况下，零均值、纯随机序列残差序列具有异方差性：在正态分布的假定下，有：异方差等价与残差平方的均值：使用残差平方序列的自相关系数可以考虑异方差函数的自相关性。
米斯特黄·2019-06-24 16:11

图片相似度计算

主要包括PSNR（峰值信噪比）、NC（归一化相关系数）、SSIM（结构相似性）等，下面对这三个指标做简单介绍。PSNR：峰值信噪比，一种评价图像的客观标准，用来评估图像的保真性。
honghaoboy·2019-06-24 11:41

机器学习中的度量——相似度

良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点；而相似度研究主体是线性空间中向量
Kalafinaian·2019-06-22 21:00

推荐系统之矩阵分解模型注（二）

科普篇|推荐系统之矩阵分解模型原理篇|推荐系统之矩阵分解模型实践篇|推荐系统之矩阵分解模型1.矩阵分解算法经典的矩阵分解算法有：余弦相似度（CosineSimilarity）、皮尔逊相关系数（PearsonCorrelation
垃圾代码产生器·2019-06-20 00:42
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