皮尔森相关系数

图像检测

图像检测1.算法描述这里我用到三种处理方法：直接相关运算，归一化相关系数，以及像素点个数统计。
JacKnights·2018-03-04 19:59

回归模型效果评估系列4-从协方差到相关系数

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。从协方差出发，了解相关系数的真实含义和数学计算。
2BiTT·2018-03-02 16:00

推荐系统(3)---寻找数据集中的相似用户

寻找数据集中的相似用户#-*-coding:utf-8-*-'''寻找数据集中的相似用户'''importjsonimportnumpyasnp#计算user1和user2的相关系数defpearson_score
无涯逍遥·2018-03-02 10:51

推荐系统(2)--计算皮尔逊相关系数

计算皮尔逊相关系数代码如下:#-*-coding:utf-8-*-'''皮尔逊相关系数'''importjsonimportnumpyasnp#计算user1和user2的相关系数defpearson_score
无涯逍遥·2018-03-01 20:31

推荐系统相关名词说明

物品流行度标识多少用户同物品发生关系相似度衡量用户或者物品的距离或者相似度i)余弦相似度，其实就是归一化后的点积结果，ii)皮尔逊相关系数是去中心化&归一化的点积结果iii)修正余弦相似度，也是去中心化
LaxChan·2018-02-28 17:51

多元线性模型中共线性产生的原因解析

一.共线性概念共线性问题(collinearity)，是指两个或者更多的自变量高度相关，当只有两个高度相关的时候，我们通过相关系数矩阵就可以
fitzgerald0·2018-02-27 11:17

统计学术语概念

3、皮尔逊相关系数可以看做
lin聪记·2018-02-26 10:27

R语言- 基本统计分析

目的:1.描述性统计分析2.频数表和;列连表3.相关系数和协方差4.t检验5.非参数统计在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系1.描述性统计分析探究案例:各类车型的油耗如何
月上贺兰·2018-02-12 00:00

Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现

设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的sns.heapmap()这个当然是用来生成热力图的啦df是DataFrame，pandas的这个类还是很常用的啦~df.corr()就是得到这个dataframe的相关系数矩阵把这个矩阵直接丢给
肥宅_Sean·2018-02-10 15:54

Pearson相关系数、余弦相似度、修正余弦相似度

Pearson相关系数刻画变量间线性关系的强弱。余弦相似度，指通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。修正余弦相似度，指中心化（减去平均值）后再求余弦相似度。
bufanq·2018-02-08 09:15

方差、协方差、协方差矩阵和相关系数（全称皮尔逊相关系数）

一，方差方差衡量的是当我们对x依据它的概率分布进行采样时，随机变量x的样本值会呈现多大的差异，或者说方差是对随机变量x取值集中或分散的一种对量。1，方差公式Var(X)=E((X−E(X))2)=E(X2)−(E(X)2)Var(X)=E((X−E(X))2)=E(X2)−(E(X)2)标准差为Var(X)−−−−−−√Var(X)。方差越大，随机变量的取值越分散，差异越大；方差越小，随机变量的取
潜心修行的研究者·2018-02-05 12:16

简单的特征工程：特征选择

特征的选择三个方法：①方差选择法②相关系数法③递归特征消除法核心模块函数：sklearn.feature_selection方差选择法：定义：计算各特征方差，利用阈值，选择出方差大于阈值的特征。
flizhn·2018-02-04 19:19

主成份分析

涉及的其他概念数据标准化处理计算相关系数（矩阵）、协方差cov,【知乎】如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？
何老板·2018-02-03 16:47

方差，协方差，相关系数，协方差矩阵总结及python示例

方差方差用来度量随机变量X与其数学期望E(X)的偏离程度。随机变量X的离差X-E(X)的平方的数学期望叫做方差，公式为：D(X)=E[(X−EX)2]  方差总是一个非负数，当随机变量的可能值集中在数学期望的附近时，方差较小；反之方差较大。所以由方差的大小可以推断随机变量分布的分散程度。  python代码举例：importnumpyasnpX=np.array([1,2,3])print(np.
capecape·2018-01-25 15:33

时间序列平稳性的统计检验

该方法建立在Spearman相关系数基础之上，利用非参数方法中Spearman秩相关系数主要用于检验两变
学习是持久的·2018-01-05 14:16

方差、协方差、期望、相关系数等概念集合

首先说明一下，本文是本人在复习方差等相关知识的过程中，通过网络上的相关讲解，进行个人总结后得到的，并非个人原创，在此发布只是为了作为一个学习记录与大家分享。1.期望试验中可能出现的值及其概率的乘积，即是数学期望1)离散型离散型随机变量的一切可能的取值Xi与对应的概率p(Xi)乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望(若该求和绝对收敛)，记为E(X)。它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。2)连续
Fovace·2018-01-04 14:33

Spark中DataFrame版的相关系数计算——DataFrameStatFunctions，Spark线性回归pipline

文章目录前言：代码注意Spark线性回归pipline参考前言：很多人还在实用RDD的相关API，为跟上“未来”，咱讨论下DataFrame版的相关API。MLlib的基于RDD的API现在处于维护状态。从Spark2.0开始，spark.mllib包中的基于RDD的API已经进入了维护模式。Spark的主要的机器学习API现在是spark.ml包中的基于DataFrame的API。有什么影响？M
haixwang·2018-01-03 20:25

ML/DL题（一）-漫谈距离美

闵氏距离2.1.1曼哈顿距离/绝对值距离2.1.2欧几里得距离2.1.3切比雪夫距离2.1.4闵氏距离的共同点2.2马氏距离2.3从概率角度看马氏/欧式距离2.4杰卡德相似系数变量间的相似度度量3.1相关系数
黄小猿·2017-12-30 11:00

heatmap学习笔记

#heatmap热度图，seaborn中常用的图，也是我最喜欢画的一种图#重要点思维：拿到一批数据一般会求特征之间的相关系数，可以用padas直接求出来相关系数，放到heatmap，可以很清楚的看到两个特征的相关程度
Hathaway321·2017-12-23 19:20

皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数想要了解皮尔逊相关系数，首先需要学习概率中的协方差概念。协方差协方差在概率中用于衡量两个变量的总体误差。
WingPig·2017-12-21 18:00

统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）

personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，
数大招疯·2017-12-21 11:37

线性回归模型

一、简单线性回归1.我们研究回归分析时要查看变量间是否存在相关性，线性相关公式为但是这个地方要注意，这个系数为线性相关系数，不能说明非线性关系的相关性（至于非线性相关的相关性度量方式会在以后的简文中讲解
enhengz·2017-12-17 17:40

多重共线性、异方差和自相关性

则变量系数组成的矩阵应该是满秩的，且变量间不存在共线性不代表变量间不存在非线性关系产生变量相关性的原因有很多，一般为经济变量之间的相同变化趋势，模型中包含滞后变量和截面数据等等1.1多重共线性的检验&计算相关系数
enhengz·2017-12-17 16:25

机器学习第二周笔记 线性回归与Logistic

重点归纳image.png关系函数关系：确定性关系，y=3+10*x相关关系：非确定性关系相关系数image.png一元线性回归模型image.png参数Y=α+βX+ε截距项α斜率β误差项ε例子：商品销量
cnzhanhao·2017-12-10 08:07

【挖掘模型】：Python-时间序列趋势预测

Paste_Image.pngPaste_Image.png通过分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸#AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；#MA模型：自相关系数截尾
dataheart·2017-12-07 14:44

JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

以下是第一篇，对皮尔逊相关系数作讲解，并采用了自己比较熟悉的java语言做实现。皮尔逊数学公式如下，来自维基百科
panjiao119·2017-11-27 14:15

CUDA编程实例

任务数据有9879896条，每条包含30个整数，任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值。原始数据只有500+MB，因此我并不认为这是个多么大的计算任务。
LatteLatteLatte·2017-11-24 15:12

概率论第四章-随机变量的数字特征

四随机变量的数字特征1.数学期望1.1性质2方差2.1方差性质2.2Chebyshev不等式3协方差及相关系数3.1协方差性质3.2协方差定理4矩、协方差定理四随机变量的数字特征1.数学期望离散型E(X
st4rr·2017-11-21 18:36

【机器学习】欧几里德距离和皮尔逊相关系数（笔记）

欧几里德距离（）欧几里德距离和皮尔逊相关系数在机器学习中都是对相关度的计算，欧几里德距离是以人们一直评价的物品作为坐标轴，将参与评价的人绘制到图中，并考察他们彼此距离的远近。
吸血鬼之痛·2017-11-20 17:30

散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析

在进行机器学习建模之前，需要对数据进行分析，判断各特征(属性，维度)的数据分布及其之间的关系成为十分必要的环节，本文利用Pandas和Numpy的散布矩阵函数及相关系数函数对数据集特征及其关系进行实例分析
Ferris_YU_Q·2017-11-19 12:32

样本数据相似性距离度量算法

1.闵可夫斯基距离2.欧氏距离3.标准化欧氏距离4.曼哈顿距离5.切比雪夫距离6.马氏距离7.夹角相似距离8.汉明距离9.杰卡德距离&杰卡德相似系数10.相关系数&相关距离11.信息熵12.皮尔逊相关系数
Terence_Jing·2017-11-15 16:03

样本数据相似性距离度量算法

1.闵可夫斯基距离2.欧氏距离3.标准化欧氏距离4.曼哈顿距离5.切比雪夫距离6.马氏距离7.夹角相似距离8.汉明距离9.杰卡德距离&杰卡德相似系数10.相关系数&相关距离11.信息熵12.皮尔逊相关系数
Terence_Jing·2017-11-15 16:03

R语言常用语法和用法

]5.8552计算中位数median(height)[1]5.923计算标准差sd(height)[1]0.18717194计算方差var(height)[1]0.035033335计算两个变量之间的相关系数
chen-kh·2017-11-13 15:00

特征工程完全总结

无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法
LeadAI学院·2017-11-13 00:00

Python.Numpy学习零碎笔记之便捷函数

一、通过股票收益率的背景熟悉数据分析的变量之间相关系数等函数计算1股票收益率的计算importnumpyasnpfrommatplotlib.pyplotimportplotfrommatplotlib.pyplotimportshowbhp_c
IDEAL1995·2017-11-07 20:58

如何通俗易懂地理解皮尔逊相关系数？

要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差（Covariance）。
HF飞哥·2017-11-06 11:57

斯皮尔曼等级相关（Spearman Rank Correlation）

斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究
贾公子·2017-11-02 17:27

协方差和相关系数的概念和含义

1.协方差：在概率论中，两个随机变量X与Y之间相互关系，大致有下列3种情况：当X,Y的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有：X越大Y也越大，X越小Y也越小，这种情况，我们称为“正相关”。当X,Y的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有：X越大Y反而越小，X越小Y反而越大，这种情况，我们称为“负相关”。当X,Y的联合分布像上图那样时，我们可以看出：既不是X越大Y也越大，也不是X越大Y反
影醉阏轩窗·2017-11-01 15:00

Python+pandas计算数据相关系数

本文主要演示pandas中DataFrame对象corr()方法的用法，该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、KendallTau相关系数和spearman
Python_小屋·2017-10-29 00:00

协方差与相关系数

一、协方差：可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。咱们从公式出发来理解一下：公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘
芦金宇·2017-10-25 13:52

BPR:个性化排名推荐系统

目前比较主流的推荐系统模型k近邻的协同过滤：传统的相似矩阵的计算会根据启发式的计算方法，比如皮尔逊相关系数，但是近些年研究，相似矩阵作为模型参数并且根据大量数据训练得出。
qq_27717921·2017-10-10 21:24

（原创）机器学习之概率与统计（二）- 多元随机变量及其分布

连续情况...22．多元向量的边缘分布...22.1离散情况...22.2连续情况...23．多元向量的条件分布...24．贝叶斯规则...35．多元向量独立...36．多元向量条件独立...37．协方差与相关系数
weixin_30532973·2017-10-07 21:00

python计算相关系数

python计算相关系数frommathimportsqrtdefmultipl(a,b):sumofab=0.0foriinrange(len(a)):temp=a[i]*b[i]sumofab+=tempreturnsumofabdefcorrcoef
ShellCollector·2017-10-06 21:39

统计数据类型与对应的相关性分析方法

定类变量之间的相关系数，只能以变量值的次数来计算，常用λ系数法；2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状
baity940418·2017-09-30 14:25

LARS算法---十折交叉验证

算法概要：1.从网页中读取数据2.属性存入属性列表，结果存入标签列表3.计算每列的均值与方差4.属性和标签分别进行归一化处理5.设置相关系数6.进行10折交叉验证（循环10次）每次循环生成一个β系数，并抽取数据中的
Joliph·2017-09-27 22:30

【转】使用sklearn做单机特征工程

标准化2.1.2区间缩放法2.1.3无量纲化与正则化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法
JSong1122·2017-09-24 12:21

几种距离计算公式在数据挖掘中的应用场景分析

234654758Github：https://github.com/thinkgamer本文涉及以下几种距离计算公式的分析，参考资料为《面向程序员的数据挖掘指南》曼哈顿距离欧几里得距离闵可夫斯基距离皮尔逊相关系数余弦相似度之前
Thinkgamer_·2017-09-20 10:44

统计相关系数(2)——Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数及MATLAB实现

转载：http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751SpearmanRank（斯皮尔曼等级）相关系数1、简介在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数以CharlesSpearman
探索空间·2017-09-13 19:07

模型评估——定量分析预测的质量

评分参数定义模型评价规则公共案例预定义值根据度量函数定义你的评分策略应用你自己的评分对象使用多种度量指标分类度量从二分类到多分类多标签精确度Cohenskappa混乱矩阵分类报告汉明损失Jaccard相似性相关系数准确率召回率和
hustqb·2017-09-10 14:21

余弦相似度

文章目录1、余弦相似度2、理论推导3、一些特征情况分析在机器学习算法中，有各种方式衡量用户或者物品的距离或者相似度，如曼哈顿距离、欧几里得距离、Pearson相关系数、Jaccard系数等（可参考http
jediael_lu·2017-09-06 10:01
上一页 49 50 51 52 53 54 55 56 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他