皮尔森相关系数第54页

SAS统计分析学习笔记（七）——相关和简单回归分析

1.简介描述两个连续变量之间线性关系强度的常用统计指标，被称为皮尔逊相关系数，也简称相关系数。相关系数是-1到1之间的一个数字。

csutxy·2017-09-06 09:04

scikit-learn实现线性回归之Lassolars模型

即最小角回归，作为ForwardStepwise（向前逐步回归）的升级版，LARS是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量,在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的

DilicelSten·2017-08-31 21:59

总结：数据清洗的一些总结

五个步骤教你数据清洗数据清洗基本概念标准化矩阵协方差矩阵相关系数矩阵数据挖掘数据预处理之：异常值检测数据清

哈士奇说喵·2017-08-25 14:54

数据探索

yichudu·2017-08-22 14:18

python：距离实现综述

ManhattanDistance)切比雪夫距离(ChebyshevDistance)夹角余弦(Cosine)汉明距离(Hammingdistance)杰卡德相似系数(Jaccardsimilaritycoefficient)皮尔逊相关系数

汤圆甜筒·2017-08-18 14:01

机器学习数据特征分析特征工程

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

lcyGo·2017-08-16 20:25

概率基础4-数字特征与特征函数

期望随机变量函数的数学期望：随机向量的数学期望期望的性质：方差：方差的性质常见分布的期望和方差（表格来源于网络）：协方差：相关系数相关系数性质矩：矩是用来描述随机变量的某些特征的数字，即求平均值，用大写字母

hp605962422·2017-08-16 15:30

SPSS工具使用

ZXY_Hobby·2017-08-16 10:44

余弦相似度的计算——C++

余弦相似度的计算——C++计算特征向量的相似度的手段有很多种，例如欧氏距离，皮尔逊相关系数，tanimoto系数，曼哈顿距离，汉明距离等等。下面先记录下余弦相似度的计算。

西红柿爱吃小番茄·2017-08-11 10:44

Python学习笔记-3群18组-杜杜狼-2017.8.10

ReviewLesson14自动摘要review的代码及注释Lesson15相关分析相关性系数（correlationcoefficient）相关系数是变量间关联程度的最基本测量度之一相关分析（correlationanalysis

渡笃狼·2017-08-11 01:49

banlucainiao·2017-08-06 16:11

足球竞彩赛事分析2017/07/30/07:30 吉尼斯杯皇家马德里vs巴塞罗那

周一：2017/07/25/07:00巴西甲圣保罗vs格雷米奥推荐:格雷米奥+0.25红周二：2017/07/26/01：30欧冠杯布加勒斯特星vs皮尔森推荐：皮尔森+0.25红周三:2017/07/27

球经胜典·2017-07-30 02:09

【Python学习系列二十七】pearson相关系数计算

场景：计算训练特征和目标之间的相关系数，用于判断是否加入训练。

fjssharpsword·2017-07-27 10:22

统计学三大相关系数之皮尔森（pearson）相关系数

CaptainR9·2017-07-10 08:55

因子有效性检测2

readilen·2017-07-09 09:06

pearson 相关系数 & 机器学习模型中不平衡样本问题

0前言：本文讨论一下几点：1，pearson相关系数（PearsonCorrelationCoeffient）---皮尔逊相关系数2，信息增益（InfoGain）、卡方检验与特征选择3，机器学习模型中不平衡样本问题

瞭望天空·2017-07-05 17:51

GARCH模型

GARCH模型的定义ARCH模型的实质是使用残差平方序列的q阶移动平移拟合当期异方差函数值，由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性，所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关系数。

Jack_丁明·2017-06-29 15:35

ARMA（模型）的p,q参数判定

Jack_丁明·2017-06-21 19:22

R语言ARMA模型参数选择

Jack_丁明·2017-06-21 17:37

时间序列之MA(滑动平均模型）

Jack_丁明·2017-06-20 09:12

R语言实施皮尔森卡方检验

说明检查两个数据集中的类别分量是否不同，在统计中会碰到离散型数据与计数数据，比如性别分男、女，某个问题的态度分为赞成、反对，成绩可分优良差，能力可分高中低。对这类数据的统计处理的假设检验一般用计数数据的统计方法进行非参数检验。卡方检验主要用于两个方面，一是对总体分布进行拟合性检验，检验观查次数是否与某种理论次数相一致。二是独立性检验，用于检验两组或者多组资料相互关联还是彼此独立。操作示例（独立性检

Jack_丁明·2017-05-31 18:33

机器学习中的回归理解

qingliangdexiar·2017-05-28 11:30

小学不抓紧，初中徒伤悲！1～6年级如何“陪读”系列之二

图片发自App小学三四年级小学三年级的学习习惯直接决定高考的学习成绩，小学三年级和高二成绩相关系数0.82，重要程度不用多说了。

易智辅导机构·2017-05-28 05:26

Jack_丁明·2017-05-24 16:21

【数理统计基础】 06 - 相关分析和方差分析

卞爱华·2017-05-24 02:00

python可视化案例

一、热力图（heatmap）热力图可以看出两个属性之间的相关系数。举例一，以Titanic数据为例：红色（正相关）或者蓝色（负相关）颜色越深说明相关性越强。

dechuan·2017-05-22 16:53

特征工程框架及技术要点

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

u011331731·2017-05-17 11:00

［每日问答］特征选择有哪些方法？

七月知上·2017-05-14 16:23

某券商自营部量化策略岗的面试题

第一题，给出了一个资产组合，A、B两证券的权重、波动率、相关系数、贝塔值。（1）求资产组合的贝塔值（2）求资产组合的波动率（3）简述CAPM模型的缺陷。

B325帅猫-量子前沿技术研究所·2017-05-13 16:44

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例

QuJack·2017-05-09 17:19

Spearman Rank相关系数计算

BabyBirdToFly·2017-05-05 12:09

《集体智慧编程》第2章提供推荐个人笔记

这本书介绍两种评价体系：欧几里得距离皮尔逊相关度其中皮尔逊相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量，在数据不是很规范的时候会倾向于给出更好的结果（修正了“夸大分值”的情况）。

Amber07·2017-05-02 13:35

如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？

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

JackieFrederickHYZ·2017-04-28 02:58

数据挖掘导论读书笔记

飞翔小鸥·2017-04-18 08:32

[时间序列分析][3]--自相关系数和偏自相关系数

WMN7Q·2017-04-15 13:09

使用sklearn做单机特征工程

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

勿悔Choles·2017-04-07 17:46

对于概率论数字特征的理解

数字特征概述随机变量常见数字特征数学期望均值方差标准差协方差相关系数协方差矩阵参考数字特征概述在我们学习概率论的时候，很多时候我们不能深刻理解概率论中的数字特征所具有的含义，本文章尝试去帮助读者理解一些术语

TheSnowBoy_2·2017-04-07 15:39

前华为工程师找不到女朋友，自制智能充气娃娃当老婆！

发明家伊恩·皮尔森受成人网店Bondara委托，发布了有关未来性爱的报告。他认为性爱机器人将变得非常受欢迎甚至在2050年完全取代人类之间的性关系现实就是，不用到2050，也已经有人沦陷在了充气娃娃

英雄设·2017-04-06 14:45

相干时间与相干带宽

JonTargaryen·2017-04-01 13:39

机器学习中那些相似度的计算方法及实现

AnneQiQi·2017-03-30 08:10

模式识别、机器学习、数据挖掘当中的各种距离总结

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.夹角余弦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

Yaroo·2017-03-25 15:25

Yaroo·2017-03-24 19:12

一行代码更新R语言

博客中已经陆续更新了两篇关于R语言的文章（相关系数矩阵可视化和读取Excel），按照上一篇挖的坑，这一期讲的是如何只用一行代码更新R语言。

胖胖雕·2017-03-23 19:42

使用NumPy和SciPy进行数值分析

2使用NumPy和SciPy进行数值分析2.1基本概念2.2中心位置（均值、中位数、众数）2.3发散程度（极差，方差、标准差、变异系数）2.4偏差程度（z-分数）2.5相关程度（协方差，相关系数）2.6

coloriy·2017-03-16 13:19

统计学_分析方法

Jerry_Cai·2017-03-09 22:27

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是什么作用？

主成分分析首先是由K.皮尔森（KarlPearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法

caimouse·2017-03-06 20:21

SAS 因子分析

/*12项智力指标的因子分析*/DATAIND(type=corr);/*指定输入数据为相关系数矩阵*/infilecardsmissover;/*读取数据时，输入指针遇到短数据不会跳到下一行来读取，且没有数据的变量会自动设为缺失

Tiaaaaa·2017-02-28 18:43

Apache Mahout的协同过滤算法分析

ApacheMahout协同过滤中，构建UserSimilarity接口使用到的方法如下：一、基于皮尔逊相关系数算法皮尔逊相关系数是一个介于1和-1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。

叫我致远·2017-02-17 16:59

线性模型（二）-- 线性回归公式推导

线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一，它是监督学习的一种算法，主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数，在损失函数的约束下，求解相关系数，最终在测试集上测试模型的回归效果。

小建儿的小站·2017-02-08 19:29

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