皮尔森

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：ρX,Y=cov(X,Y)σxσy=E((X−μx)(Y−μy
u014568921·2015-06-16 16:00

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：ρX,Y=cov(X,Y)σxσy=E((X−μx)(Y−μy))σxσy分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。因为μX=E(X)
Jumpy_Fly·2015-04-28 16:59

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：ρX,Y=cov(X,Y)σxσy=E((X−μx)(Y−μy))σxσy分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。因为μX=E(X)
a6225301·2015-04-28 16:00

皮尔森相关系数

【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。如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大
CbdFocus·2015-04-13 15:30

R与χ²分布（1） 概率密度函数

由卡方分布延伸出来皮尔森卡方检定常用于：(1)样本某性质的比例分布与总体理论分布的拟合优度；(2)同一总体的两个随机变量是否独立；(3)二或多个总体同一属性的
jobar·2014-11-24 21:00

R语言之并行计算(kendall相关系数篇)

相对于皮尔森相关系数,我们更喜欢使用spearman和kendall相关系数,因为作为非参数相关系数,稳定性更好.    
遥远的路程·2014-10-29 00:00

皮尔森相似度计算举例(R语言)

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算，顺带学习了下R语言的简单使用，也复习了概率统计知识。
dc_726·2014-10-12 14:00

Mahout 常用相似度度量（笔记）

Mahout基于推荐系统，分类，聚类算法等经常用到的相似度度量：PearsonCorrelationSimilarity 皮尔森距离EuclideanDistanceSimilarity 欧几里德距离CosineMeasureSimilarity
wfh45678·2014-08-13 16:03

数据挖掘笔记-特征选择-互信息

两个事件X和Y的互信息定义为：又可以表示成：其中H(X,Y)是联合熵（JointEntropy），其定义为：H(X|Y)是条件熵（conditionalentropy）；x,y互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森
wulinshishen·2014-07-30 18:00

卡尔皮尔森的拟合优度

Onthecriterionthatagivensystemofdeviationsfromtheprobableinthecaseofacorrelatedsystemofvariablesissuchthatitcanbereasonablysupposedtohavearisenfromrandomsampling》题目的意思是皮尔森要讨
rokia_xmu·2014-07-01 20:27

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。因为,所以皮尔森相关系数计算公式还可以写成：当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1。
欣儿·2014-05-16 17:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度
wbj0110·2014-04-11 10:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度
wbj0110·2014-04-11 10:00

Mahout的相似性度量（相似度算法）

上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1.基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度
wbj0110·2014-04-11 10:00

R语言 假设检验（非参数） 学习笔记

 1.皮尔森拟合优度塔防检验。假设H0：总体具有某分布F备择假设H1：总体不具有该分布。我们将数轴分成若干个区间，所抽取的样本会分布在这些区间中。
一只小桃子·2014-01-28 15:00

线性判别分析LDA

比如在KNN中用的就是距离判别，当然这里的“距离”又有好几种：欧氏距离、街区距离、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是Fish
memory513773348·2013-12-12 17:00

mahout系列之-----相似度

User相似度：    Item相似度：皮尔森相关度类名：PearsonCorrelationSimilarity原理：用来反映两个变量线
thd52java·2013-11-09 14:00

Mahout系列之-----相似度

User相似度：    Item相似度：皮尔森相关度类名：PearsonCorrelationSimilarity原理：用来反映两
yueyedeai·2013-11-09 13:00

Mahout之（三）相似性度量

基于皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在
·2013-07-24 14:00

基于GDAL实现的PCA变换（主成分分析）

主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或
liminlu0314·2013-05-21 20:00

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标
caodaoxi·2012-12-13 15:00

协同过滤推荐算法

皮尔森相关系数计算公式如下：分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标
caodaoxi·2012-12-13 15:00

推荐引擎的沧海一粟

recommentdation) 3.用户评分平均值推荐(slop-one recommentdation) 4.基于内容的推荐(content-based recommentdation) 等等 相似度算法 1.皮尔森相关系数
help·2012-05-18 15:00

世界上只需要一台电脑？

这些奇妙的主张不是来自一名科幻小说家或者水晶球巫师，它们是英国通讯巨头企业英国电信的未来学小组领导人伊恩·皮尔森极严肃的预测。他认为，人类可能在45年内发明超级电脑，下载人脑信息，让人类做到真正不朽。
xiaojianpitt·2010-04-21 18:00

世界上只需要一台电脑？

这些奇妙的主张不是来自一名科幻小说家或者水晶球巫师，它们是英国通讯巨头企业英国电信的未来学小组领导人伊恩·皮尔森极严肃的预测。
webcode·2010-04-21 18:00

世界上只需要一台电脑？

这些奇妙的主张不是来自一名科幻小说家或者水晶球巫师，它们是英国通讯巨头企业英国电信的未来学小组领导人伊恩·皮尔森极严肃的预测。他认为，人类可能在45年内发明超级电脑，下载人脑信息，让人类做到真正不朽。
卫见见·2010-04-21 18:00
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