皮尔逊

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

Pearson（皮尔逊）相关系数[ Pearson product-moment correlation coefficient; PPMCC或PCCs]

欧几里德距离欧几里得度量定义欧几里得空间中点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为但是当评价结果中,评价者的评价相对于平均水平偏离很大的时候欧几里德距离不能很好的揭示出真实的相似度.还有一种评价方法就是使用皮尔逊相关系数
lj695242104·2014-10-08 09:00

[置顶] 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现

传统度量两个变量之间关系的指标包括皮尔逊相关系数和信息论中的互信息。皮尔逊相关系数在度量具有线性相关关系的两个变量时具有较好的效果，但若两个变量之间的关系不是线性时，不能进行准确地度量。
qq_20599123·2014-09-12 11:00

你应该知道的推荐算法--皮尔逊公式介绍和意义

你应该知道的推荐算法--皮尔逊公式介绍和意义皮尔逊公式前言在很多推荐算法的地方，涉及到了很多关于数学的公式，如果简单的应用这些公式，那当然较为的简单，当如果有真正的理解这些公式里面隐含着的道理那就要下一定的苦功夫
编程自动化·2014-07-23 16:00

机器学习常用方法

阅读更多相似度分析：欧式距离（坐标距离）皮尔逊相关系数非监督聚合：K-均值聚合(随机选聚合数量值，就近聚合)分类聚合（两两聚合形成树）搜索引擎：爬虫（URL追踪，去环）分词（最小词串法，统计语言模型法-
yangyi·2014-06-11 23:00

机器学习常用方法

相似度分析： 欧式距离（坐标距离） 皮尔逊相关系数 非监督聚合： K-均值聚合(随机选聚合数量值，就近聚合) 分类聚合（两两聚合形成树） 搜索引擎： 爬虫（URL
yangyi·2014-06-11 23:00

简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)

常用的相似度的计算方法有：欧式距离法、皮尔逊相关系数法和夹角余弦相似度法
google19890102·2014-06-03 11:00

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，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。
wenyusuran·2014-05-28 16:00

近似度计算－欧几里得和皮尔逊

在数据挖掘中经常会计算相似度，用java实现了欧几里得和皮尔逊算法 1、欧几里得 找出可以作为衡量物品或人的数，作为坐标，最后计算坐标之间的距离L 最后计算: r = 1/(1 + L) r属于[
hxl1988_0311·2014-05-21 09:00

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，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。
sanfendi·2014-05-06 20:21

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，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。
ozhaohuafei·2014-05-06 20:00

python实现数据的多维缩放(集体智慧编程)

以分类聚集算法中的数据为例第一步：计算所有数据项两两间的实际距离（可参考皮尔逊算法或欧几里德算法）第二步：将数据项随机放置在二维图上。
home198979·2014-03-27 17:00

python实现数据的多维缩放(集体智慧编程)

以分类聚集算法中的数据为例第一步：计算所有数据项两两间的实际距离（可参考皮尔逊算法或欧几里德算法）第二步：将数据项随机放置在二维图上。
home198979·2014-03-27 17:00

【机器学习系列】皮尔逊相关系数

欧几里德距离欧几里得度量定义欧几里得空间中点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为但是当评价结果中,评价者的评价相对于平均水平偏离很大的时候欧几里德距离不能很好的揭示出真实的相似度.还有一种评价方法就是使用皮尔逊相关系数
piaoxuefengqi·2014-03-17 23:00

GenericUserBasedRecommender推荐过程分析

本人博客开始迁移，博客整个架构自己搭建及编码http://www.cookqq.com/listBlog.action关于皮尔逊积矩相关系数原理分析我写了一片文章，由于图片太多，上传很麻烦，我就放在了GITHUB
cookqq·2014-03-11 11:00

Pearson(皮尔逊)相关系数及MATLAB实现

由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 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
aabbcc456aa·2014-03-10 21:00

皮尔逊相关系数评价算法（集体智慧编程）

皮尔逊相关系数是比欧几里德距离更加复杂的可以判断人们兴趣的相似度的一种方法。该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程序的一种试题。它在数据不是很规范的时候，会倾向于给出更好的结果。 
home198979·2014-03-03 16:00

皮尔逊相关系数评价算法（集体智慧编程）

阅读更多皮尔逊相关系数是比欧几里德距离更加复杂的可以判断人们兴趣的相似度的一种方法。该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程序的一种试题。它在数据不是很规范的时候，会倾向于给出更好的结果。
home198979·2014-03-03 16:00

欧几里德距离&皮尔逊相关度系数

本文是《集体智慧编程》介绍相似度算法：欧几里德距离和皮尔逊相关度系数的一次演练。本文将介绍．距离是在传统统计学和数据挖掘中衡量接近程度的关键度量。我们如何衡量接近程度或距离呢？
Coder_Jiang·2014-01-18 19:53

数据挖掘读书笔记 -- 常见数据处理技巧

（指标）；改善变量分布的转换（取对数等）；分箱转换；数据标准化（min-max标准化：x* = (x-min)/（max-min））； 筛选有效的输入变量：根据业务先行筛选；根据相关性指标初步筛选（皮尔逊相关系数
·2014-01-18 17:00

推荐系统：寻找相近的用户——皮尔逊相关度评价

皮尔逊相关度，其实就是我们数学里面说的相关系数。为什么我们这里又要用这个皮尔逊相关度来衡量用户之间的相近程度呢？
a0agd1x50·2013-12-18 21:36

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）理解

转自：http://segmentfault.com/q/1010000000094674皮尔逊相关系数理解有两个角度其一,按照高中数学水平来理解,它很简单,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
memory513773348·2013-11-27 22:00

推荐系统初探之二 —— 推荐方法

推荐系统初探之二——推荐方法     在上一篇文章中，我们了解到了两种相似度评价方法：欧几里得距离和皮尔逊相关度方法，其实类似功能的算法好多，比如Jaccard系数和曼哈顿距离算法等。
t1174779123·2013-10-20 00:00

聚类算法反应人们想要的物品（tanimoto相关度）

也就是tanimoto相关度能够很好的解决01关系，也就是是否关系，比如是否看过某部电影；而皮尔逊相关度能够很好的解决一些用程度衡量的，比如为某部电影打分就是程度其中用到的数据来自集体智慧编程的作者只是把距离函数改掉了
ygqwan·2013-10-04 22:00

apache的math库中的回归——regression（翻译）

多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。   数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。
lvdccyb·2013-08-23 17:00

基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数

基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数2012年11月05日 isnowfy algorithm, webGotocomment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
pi9nc·2013-07-15 10:00

mahout推荐引擎相似度计算之皮尔逊相关性

欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群  推荐系统之Mahout 135918911 在讲解皮尔逊相关性之前我们先讲解一下z分数 z分数（z-score）,也叫标准分数（standardscore
davidxiaozhi·2013-05-28 22:00

mahout推荐引擎相似度计算之皮尔逊相关性

阅读更多欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群推荐系统之Mahout135918911在讲解皮尔逊相关性之前我们先讲解一下z分数z分数（z-score）,也叫标准分数（standardscore
davidxiaozhi·2013-05-28 22:00

mahout推荐引擎相似度计算之皮尔逊相关性

阅读更多欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群推荐系统之Mahout135918911在讲解皮尔逊相关性之前我们先讲解一下z分数z分数（z-score）,也叫标准分数（standardscore
davidxiaozhi·2013-05-28 22:00

《集体智慧编程》读书笔记 1 聚类简介

3、皮尔逊相关度其实判断的是两组数据与某条直线的拟合程度，当两者完全匹配时，计算结果为1.0，当两者毫无关系时，计算结果为0.0. 4、分级聚类分级聚类的结果会产生一棵树：分级聚类虽然会返回一棵形象直观的树
elar·2013-04-23 19:00

集体智慧编程读书笔记——第二章 提供推荐

3.用户相识度计算欧几里得距离和皮尔逊相关度。欧
正弈·2013-03-29 11:56

相关系数(Correlation coefficient)

著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——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。
Coder_Jiang·2013-03-21 09:50

如何理解皮尔逊相关系数

做相似度计算的时候经常会用到皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient），那么应该如何理解该系数？其数学本质、含义是什么？
晓勇·2012-12-05 15:15

如何理解皮尔逊相关系数

做相似度计算的时候经常会用到皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient），那么应该如何理解该系数？其数学本质、含义是什么？
julius819·2012-12-05 15:00

Khan公开课 - 统计学学习笔记：（十）Chi-square分布

有χtable可供查询，例如P(Q2>2.41)=0.3皮尔逊χ2分
flowingflying·2012-10-16 11:00

皮尔逊相关度评价-寻找用户相似度

1：python的数据字典格式在《集体智慧》中的， prefs={'a':{'harrybotter'：2.5,'superman':2.0}}等这样的字典格式 2：数学公式： http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E7%9B%B8%E5%85%B3#.E7.9A.AE.E5.B0.94.E9.80.8A.E7.A7.AF.E5.B7.AE.E7.B3.BB.E6.95.B
iluoxuan·2012-10-12 16:00

SAS PROC CORR过程

求一个变量与其他变量的相关：proccorrdata=mydatapearsonspearmannosimplebest=3;withques1-ques50;vargrade;run;解释：1.默认计算皮尔逊相关系数和简单描述统计
Jack_Yang(数据分析及可视化)·2012-09-19 13:38

Guide to Data Mining 读书笔记 相似度距离算法的取舍

guide/ch2/DataMining-ch2.pdf 第二章第31页1.如果数据密集（所有数据几乎都有属性值，属性值量级重要），就用欧几里德算法2.数据受级别膨胀影响（不同的用户使用不同的评分标准），就用皮尔逊相关系数算法
Charleston·2012-08-21 16:00

皮尔逊相关系数R语言例子及web开发

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（PearsonCorrelationCoefficient）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
xrzs·2012-07-28 01:00

Mahout clustering Canopy+K-means 源码分析

而数据对象间相似性的衡量通常是通过坐标系中空间距离的大小来判断；常见的有 欧几里得距离算法、余弦距离算法、皮尔逊相关系数算法
chenwq·2012-06-03 16:00

推荐引擎（一）

1，首先我们先找与我们品味相同的用户 我们常用的两套计算相似度评价值得体系： 欧几里德距离和 皮尔逊相关度 例子： # set of mo
zhaolei415·2012-05-07 17:00

社会化推荐系统浅析-皮尔逊相关系数的java实现

本文由larrylgq编写，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/larrylgq/article/details/7395261作者:吕桂强邮箱：[email protected]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，rrating_map=newHashMap(); /** *@paramargs */ p
larrylgq·2012-03-13 22:00

《programming.collective.intelligence》(集体智慧编程)读书笔记

相关性算法：a)          欧几里得距离是以物品为坐标描述玩家的位置，然后根据玩家之间的距离衡量玩家相似度（玩家对物品评分严厉程度不一样时数据可能不准确）b)          皮尔逊相关度是以玩家为坐标描述物品的位置
xiarendeniao·2012-02-11 18:00

利用皮尔逊相关度系数构建一个简单的推荐系统

by 小戴伴随着Web2.0概念的普及，我们正在广泛地享受推荐系统给我们带来的便利。现代的电子商务、SNS社区等应用大量地使用了推荐系统。通过推荐系统，人人网帮我们找到多年未见的老友，亚马逊总能知道我们偏好什么样的商品，而豆瓣网更是将算法和产品完美结合的最佳典范之一。通过大量的用户数据和充满智慧的推荐系统，豆瓣网已经成为了我寻找读物、电影和志趣相投的朋友的不二场所。最近我阅读了《集体智慧编程》一书
·2011-10-12 17:00

菜鸟笔记——Pearson关系系数

皮尔逊相关系数理解有两个角度其一,按照高中数学水平来理解,它很简单,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Z分数一般代表正态分布中,数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差
多加牛肉拉面·2011-09-11 16:00

[置顶] 聚类算法

项P1P2A18B38C26D1.51E42三、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种度量两个变量间的相
tengzhaorong·2011-09-06 00:00

推荐点滴

1、推荐算法1.1基于关联规则1.2基于内容1.3协同过滤2、关键点2.1向量化2.2相似度计算欧氏距离、皮尔逊相关度、曼哈顿距离2.3推荐结果选择2.4性能3、杂谈目标：根据用户的兴趣特点和购买行为，
dy_252·2011-07-18 22:00

皮尔逊相关系数

欧几里德距离欧几里得度量定义欧几里得空间中点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为但是当评价结果中,评价者的评价相对于平均水平偏离很大的时候欧几里德距离不能很好的揭示出真实的相似度.还有一种评价方法就是使用皮尔逊相关系数
zimohuakai·2011-07-01 10:00

统计相关系数(1)――Pearson(皮尔逊)相关系数

统计相关系数简介由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。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
chinalee·2010-12-24 16:47
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