皮尔逊

官方：曼联小将离队

他将和前队友维尔吉米，本-皮尔逊和格里姆肖重聚。曼联的每个人都祝哈洛普未来一切顺利。
曼联球迷网·2017-06-23 00:00

矩估计法

矩估计法矩估计法是皮尔逊在19世纪末到20世纪初的一系列文章中引进的。
changsoon·2017-05-21 11:00

Tanimoto系数

Tanimoto系数和皮尔逊系数还要欧氏距离一样可以用来判断两个数据的相关程度。
a540366413·2017-05-17 16:00

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例1.皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient):1.1衡量两个值线性相关强度的量1.2取值范围[-1,1]:正向相关:
QuJack·2017-05-09 17:19

《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

机器学习中那些相似度的计算方法及实现

2、皮尔逊相关系数，在numpy中可以用线性代数模块linalg中的corrcoef()来计算相关系数（
AnneQiQi·2017-03-30 08:10

SPSS中三种相关系数

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊),kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时
Yaroo·2017-03-24 19:12

L1、L2惩罚项降维的原理

通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下：1.计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性
AnneQiQi·2017-03-16 16:16

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

Android上的WebView和ScrollView1起使用

函数非法跳转其中深类之间的耦合,不仅能够大大降低成本看1下这个函数的operator操作.view层会发送指令到controller层为什么,反应了当前直播观看端的1个质量格式兼容性和安全性等等.从理论上来说咱们来了解下皮尔逊相关系数
qionghunshu7152·2017-01-27 00:49

①协方差、相关系数（皮尔逊相关系数），等同于：内积、余弦值。

数学公式：两个向量（x1,x2,x3）(y1,y2,y3)求内积a・b=cos|a||b|=x1*y1+x2*y2+x3*y3==========================================有两个向量，我们希望定义它们是不是相关。一个很自然的想法，用向量与向量的夹角来作为距离的定义，夹角小，就“距离”小，夹角大，就“距离”大。==========================
hahajing369·2016-12-23 20:05

图像质量评价之衡量标准

通常情况下，主要有以下四个指标：均方根误差（Rootmeansquarederror,RMS）皮尔逊积矩相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient,
lanmengyiyu·2016-11-24 17:46

关于Python杂七杂八的小东西（搭建Pycharm+Anaconda、删除文档首行小程序、皮尔逊相关系数小程序）

好久没有回来更新博客了，良心难安啊！最近要做脑电信号的分析，由于导出的数据都是文本格式的，就下定决心放弃Matlab，用Python做分析，确实是挺好用的。下面就把我期间用到的杂七杂八的东西列出来，作为备忘和给需要的朋友的参考吧。一、搭建Pycharm+Anaconda我之前用的是Anaconda自带的Spyder编译器，界面还是很友好的，与Matlab高度相似。我觉得最实用的功能就是可以看得到变
FishBear_move_on·2016-08-23 11:12

基于pearson（皮尔逊）相似度的用户推荐算法

最近因为写一些数据分析报告，把写博客的进度耽误了一点，不过不要紧，我最近优化了一下做出的推荐算法，用pearson相似度替换了欧氏距离相似度，优化了推荐算法代码，另外将700多个用户的推荐投资品循环计算了。先说一下pearson相似度：pearson相似度与欧式距离相似度的最大区别在于它比欧式距离更重视数据集的整体性；因为pearson相似度计算的是相对距离，欧式距离计算的是绝对距离。就实际应用来
goskiller·2016-08-11 11:48

Pearson相关系数公式的四种形式及Python代码实现

两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商。
中华骏捷·2016-06-22 22:50

guide2datamining阅读笔记（1）

推荐系统入门最近无意间看到了面向程序员的数据挖掘导论，看了第一段就感觉很简单粗暴，看了第一章，记录一下吧~第一章主要内容：推荐系统工作原理社会化协同过滤工作原理如何找到相似物品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使用
binks_·2016-05-24 23:40

数据挖掘中的特征选择问题

通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法：①计算每一个特征与响应变量的相关性：计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性
努力是一种幸运·2016-05-22 11:44

几种常见距离总结

常见的距离包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、余弦距离、马氏距离、杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数、汉明距等。
Atlas_Kaguya·2016-05-10 11:00

线性回归与正则化

线性回归与正则化线性回归总述追根溯源，回归(Regression)这一概念最早由英国生物统计学家高尔顿和他的学生皮尔逊在研究父母亲和子女的身高遗传特性时提出。
Marcus_XF·2016-05-05 13:00

机器学习基础（三十三）—— 皮尔逊相关度评价

那就是皮尔逊相关系数，该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。
五道口纳什·2016-03-30 11:02

推荐物品算法：欧几里得距离评价&皮尔逊相关度评价

两种算法用来计算相似度评价，应用于例如网站的自动推荐。欧几里得距离评价将被评价的内容变为横纵坐标，称为“偏好空间”，将评价人置于坐标系中例如：如图Toby对Snakes的评价为4.5，对Dupree的评价为1。通过计算两个评价人在偏好空间中的距离平方和再开方即为两人的相似度，距离越短越相似。为了得出数值便于理解，将计算所得距离+1取倒数，得到0-1范围内的相似值。+1的原因是防止距离为0，无法取倒
zhangqixiang5449·2016-03-15 18:00

皮尔逊相关系数

在具体阐述皮尔逊相关系数之前，有必要解释下什么是相关系数(Correlationcoefficient)与相关距离(Correlationdistance)。
shijing_0214·2016-03-12 17:00

分级聚类算法（缺）（雾霾）

选择一个初始数据，利用皮尔逊相关度算出最接近一的一个，两个匹配形成一个新的数据（新数据为两者平均值）然后可以用树来描述这种关系。 
是个传颂厨·2016-03-06 15:00

皮尔逊相关度

当数据不规范的时候可以给出更好的结果，更好的得出变量的总体变化。但是公式一点也不直观。。。#-*-coding:UTF-8-*- frommathimportsqrt prefs={}#总数据 p1={} p2={}#两个要比较的数据，用字典表示 si={}#相同的序列表 foriteminprefs[p1]: ifiteminprefs[p2]: si[item]=1 n=le
是个传颂厨·2016-03-05 12:00

1、提供推荐 Python代码

（2）计算用户之间相似度，下面是两个相似度度量价值的方法：欧几里得距离和皮尔逊相关度    （3）二、基于物品
sherri_du·2016-02-28 21:00

mahout基于用户推荐的简单例子（2）

首先是封装了一个给予用户的推荐，用的相似度算法还是皮尔逊相似度，其他的也可以封装。
浪朗森·2016-01-04 15:00

相似度计算的三种方式

0ρ=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)similarity=1/(op+1)最终的similarity就是相似度评价的值皮尔逊相关评价皮尔逊相关系数是一种度量两个变量间相关程度的方法。
nealgavin·2015-12-09 21:00

spark(1.1) mllib 源码分析(二)-相关系数

nbsp; 在spark mllib 1.1版本中增加stat包，里面包含了一些统计相关的函数，本文主要分析其中的相关系数计算的原理与实现：   一、基本原理 　　在stat包中实现了皮尔逊
·2015-11-13 13:40

spark(1.1) mllib 源码分析(一)-卡方检验

  在spark mllib 1.1版本中增加stat包，里面包含了一些统计相关的函数，本文主要分析其中的卡方检验的原理与实现：   一、基本原理 　　在stat包中实现了皮尔逊卡方检验
·2015-11-13 13:39

皮尔逊相关系数的java实现

相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。​且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；​|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。一般可按三级划分：
·2015-11-13 10:25

百科词条比较(4)

文本相似度 相似度的度量方法有很多，例如：余弦相似度、欧几里得距离、皮尔逊相关度、jaccard系数、曼哈顿距离…… 相似度是一个数值，所以不管是什么方法，首先都要把需要比较的两个文本量化，映射为空间中的两个点
·2015-11-13 08:50

Taste 架构分析

Item-Based、Slope One 实现了 5 个著名的相似度计算算法： *EuclideanDistance(欧氏距离）*LogLikelihood（对数似然）*PearsonCorrelation（皮尔逊相关系数
·2015-11-12 17:36

机器学习笔记——皮尔逊相关系数

在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，事实上在统计学的时候就已经学过了，仅仅是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我认为机器学习离不开统计学了。
·2015-11-12 16:37

Pearson相关系数

理解皮尔逊相关的两个角度 其一, 按照高中数学水平来理解, 皮尔逊相关（Pearson Correlation Coefficient）很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数
·2015-11-11 07:50

相关系数

     积差相关也称积矩相关，是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法，因而又称为皮尔逊相关。
·2015-11-07 14:12

协同过滤及user-cf,item-cf在新闻应用中的优缺点。

找相似用皮尔逊相关系数，cosine等来计算相似度。计算物品评分，并排序。公式如下。$$p(u,i)=\overline{r_u}+\frac{\sum_{v\inN}sim(u,v)\times(r
ddongjian0000·2015-10-29 00:00

Machine Learning on Spark——第四节 统计基础（二)

Randomdatageneration）1.Correlation相关性分析相关性分析用于研究两个随机变量之间的依赖关系，它是统计学当中的一种十分重要的方法，在Spark中只实现了两种相关性分析方法，分别是皮尔逊
lovehuangjiaju·2015-09-14 22:00

卡方检验原理及应用

卡方检验，或称x2检验，被誉为二十世纪科学技术所有分支中的20大发明之一，它的发明者卡尔·皮尔逊是一位历史上罕见的百科全书式的学者，研究领域涵盖了生物、历史、宗教、哲学、法律。
2shou·2015-09-08 00:00

Streaming+Python实现Itembased CF

…………sessionM11002向量相似度计算下面给出计算向量x,y的相似度公式，x,y的长度都为N夹角余弦∑Nk=1 xk×yk∑Nk=1 x2k−−−−−−−√∑Nk=1 y2k−−−−−−−√皮尔逊相似度
zc02051126·2015-08-19 15:00

心理测量

再测信度：用同一个测验对同一组被试在不同时间施测两次所得结果的一致性程度，其大小等于同一组被试在两次测验上所得分数的皮尔逊积差相关系数。信度：测量结果的可靠性，或测量结果的一致性或可信性程度。
帅灰·2015-06-27 23:14

图片识别前奏—计算两幅图片的皮尔逊相关系数

图片识别方法之一：颜色分步法每张图片都可以生成颜色分布的直方图（colorhistogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图+最后合成的直方图）。如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要
moses1213·2015-04-17 19:00

【JAVA实现】基于欧几里得度量的相似度计算

前文讲了基于皮尔逊相关系数的相似度计算方法，这次介绍一个更加简单的相似度计算算法——欧几里得度量。
C_son·2015-02-20 16:40

【JAVA实现】基于皮尔逊相关系数的相似度计算

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
C_son·2015-02-18 12:00

【Python】寻找电影品味相似的用户并推荐相关电影

过程：用爬虫抓取豆瓣电影用户信息用多重分类法，定义电影评价等级计算自己与用户的皮尔逊相关度以人为主体分析相似度：找出志同道合的人，可以发现潜在喜欢的商品以商品为主体分析相似度：找出相似的商品，可以发现潜在的客户
ns2250225·2015-02-13 17:00

R与γ(伽玛)分布(1) 概率密度函数

伽玛分布是统计学的一种连续概率函数,是著名的皮尔逊概率分布函数簇中的重要一员，称为皮尔逊Ⅲ型分布。它的曲线有一个峰，但左右不对称。伽玛分布中的参数α，称为形状参数，β称为尺度参数。
jobar·2014-11-13 17:00

基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数

推荐系统的经典算法就是协同过滤了，协同过滤算法有两种，一种是基于物品的，一种是基于用户的。从很多实验效果来看基于用户的协同过滤算法要好于基于物品的协同过滤算法。那么简单来说基于物品的协同过滤算法是说我会推荐给你和你喜欢物品相似的物品，而基于用户的协同过滤算法是说我把和你相似的用户喜欢的东西推荐给你。为什么叫协同过滤呢，因为我们是利用用户的群体行为来作这些相似操作的。计算物品的相似的时候我们比较不同
wenyusuran·2014-11-04 10:00

KNN算法

模型有三个基本要素--距离度量、k值的选择和分类决策规则决定距离度量常见的距离有欧式距离、皮尔逊系数、余弦函数等等。更多
luo86106·2014-10-20 20:00

Pearson product-moment correlation coefficient in java(java的简单相关系数算法)

于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlationcoefficient)。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。相关系数是按积差方法计算，同样
anglebeat·2014-10-20 13:05

spark(1.1) mllib 源码分析(二)-相关系数

www.cnblogs.com/tovin/p/4024733.html在sparkmllib1.1版本中增加stat包，里面包含了一些统计相关的函数，本文主要分析其中的相关系数计算的原理与实现：一、基本原理在stat包中实现了皮尔逊
tovin·2014-10-14 16:00

spark(1.1) mllib 源码分析(一)-卡方检验

www.cnblogs.com/tovin/p/4019131.html在sparkmllib1.1版本中增加stat包，里面包含了一些统计相关的函数，本文主要分析其中的卡方检验的原理与实现：一、基本原理在stat包中实现了皮尔逊卡方检验
tovin·2014-10-13 10:00
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