线性相关

pd.Series.cor的三大相关性系数

统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall：更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过pearson,spearman计算相关系数来进行相关分析。
freya_hu·2020-08-21 19:50

第1.2章：线性回归（Linear Regression）_参数的求解

简述一下线性回归流程：首先可以进行数据的预处理，包括但不限于：缺失值处理、线性相关的特征值处理、误差较大的脏数据处理。
popo-shuyaosong·2020-08-20 08:32

线性相关、生成子空间、范数

线性相关和子空间是线性代数中一组向量问题中的相关概念。就是求下面这一个等式：Ax=b-----式1生成子空间  如果逆矩阵A−1存在，那么式1肯定对于每一个向量b恰好存在一个解。
JPlino·2020-08-20 08:44

马氏距离 结合 卡方分布 异常点检测

采用数据预处理中的标准化和中心化等方法所获得的马氏距离相同；马氏距离具有放大变化微小的变量的作用，这对于化学指纹图谱的分析而言是有利的特点；马氏距离在计算中考虑了各自变量之间的线性相关关系，因此可以排除变量之间相关性的干扰
hltt3838·2020-08-20 00:41

实战天池精准医疗大赛——观看答辩总结

在特征多的情况下，先取强特征相互组合．(2)数据分析：常用分析方法：IV值分析（informationvalue），方差，残差，单变量分析，PCA等等．特征的相关性与去冗余：特征和结果的相关性分析可能找不出一些非线性相关
xieyan0811·2020-08-19 05:16

7.6 回归中的相关度和R平方值

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:>0,负向相关：<0,无相关性：=01.3计算方法举例
liang_biao·2020-08-18 15:02

典型关联分析CCA（canonical correlation analysis）

相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。
风翼冰舟·2020-08-18 12:28

SPSS典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）案例（SPSS25最新版）

具体来说，变量间的相关关系可以分为以下几种：两个变量间的线性相关关系，可用简单相关系数一个变量与多个变量之间的线性相关关系，可用复相关系数。
张大千09·2020-08-18 12:30

经典相关分析，典型关分析， CCA，Canonical Correlation Analysis，多元变量分析，线性组合，相关系数最大化...

1.从概率论中相关系数推广而来在概率论中，研究两个变量之间的线性相关情况时，提出了相关系数这个概念。
weixin_33965305·2020-08-18 12:13

典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)

我们知道，在一元统计分析中，用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系，用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而，这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系，于是提出了CCA。
刘关张·2020-08-18 11:39

R语言-相关

相关的类型1.Pearson、Spearman和Kendall相关Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度Spearman等级相关系数衡量分级定序变量之间的相关程度，又称为秩相关系数
Megajojo·2020-08-18 10:42

【温故而知新】PCA

样本均值和样本方差的矩阵表达样本均值：，这里记样本方差：记，称之为centeringmatrix，则讨论：centeringmatrix的性质：由可知，综上可知，最大投影方差角度PCA的核心思想：将一组可能线性相关的变量通过正交变换成一组线性无关的变量
caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

线代第十一周周四作业：对角化矩阵

老师给的答案：相似于对角矩阵：有两个重复的特征值则这个特征值有重复个数的特征向量不相似对角矩阵：没有n个线性相关特征向量，就是缺特征向量注：一个特征值一定可以求出它对应的特征向量“-1的特征向量”用的是
あのther·2020-08-17 12:26

线性代数：第四章 向量组的线性相关性（2）向量空间 线性方程组解的结构

第三节向量空间一．数字概念定义3.1设V是n维向量集合，且非空，若(i)则,；(ii)则。则称V是一个向量空间。定义3.2设是两个向量空间，若，则称的子空间。定义3.3设V为向量空间，如果r个向量，且满足(i)线性无关；(ii)V中的任一向量都可由线性表示，则称向量组是向量空间V的一个基，r称为向量空间V是维数，并称V为r维向量空间。二．原理，公式和法则等价的向量组所生成的向量空间相等。把向量空间
GarfieldEr007·2020-08-17 11:12

VIF方法（方差膨胀因子）因子独立性检验 全流程解读

本文介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对因子之间的线性相关关系进行检验，从而帮助投资
Quant_·2020-08-16 23:12

线性代数基础（矩阵、范数、正交、特征值分解、奇异值分解、迹运算）

目录基础概念矩阵转置对角矩阵线性相关范数正交特征值分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~基础概念标量：一个标量就是一个单独的数字向量
zhq9695·2020-08-16 17:50

数据降维——主成分分析、因子分析、线性判别分析

方法：（1）经验法：根据业务经验选择（2）测算法：通过不断测试多种维度选择参与计算，通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案（3）统计分析方法：通过相关性分析不同维度间的线性相关性，在相关性高的维度中进行人工去除或筛选
weixin_33989058·2020-08-16 09:11

降维（三）LLE与其他降维技术

简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（closestneighbors，c.n.）的线性相关程度，然后在这些局部关系可以得到最好地保存的情况下，寻找一个低
ZackFairT·2020-08-16 08:48

基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现

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。
CalumChambers·2020-08-16 07:12

零公式学线代！纯纯纯几何视角下的线性代数

三种视角看向量什么是线性组合线性组合的概念空间的概念线性相关的几何概念空间的基的定义什么是矩阵什么是线性变换线性变换的可视化理解总结线性变换的几何本质：线性变换的表达式---矩阵什么是矩阵乘法矩阵乘法的几何意义矩阵乘法运算上的几何意义矩阵乘法的运算律的几何视角证明无交换率
fang 0 jun·2020-08-16 04:18

《深度学习》第二章线性代数

第二章线性代数目录文章目录第二章线性代数目录线性代数的表示矩阵的转置矩阵相乘向量的线性相关性与矩阵的秩单位矩阵与逆矩阵向量的范数特征值分解线性代数的表示标量(Scalars)单个数值：整数5、实数0.5
haimizhao·2020-08-15 18:36

线性代数知识点梳理（部分）

方程Ax=0有非平凡解当且仅当其解的形式含有自由变量，而此时便可以推断A的列是线性相关的。矩阵方程Ax=b的解可由AX=0的解平移得到。
kqusai·2020-08-14 14:49

Pearson 相关系数--最佳理解及相关应用

1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间是正相关的，相关系数大于0；如果一个变量增大，另一个变量却减小，表明它们之间是负相关的，相关系数小于0；如果相关系数等于0，表明它们之间不存在线性相关关系
单向街的夏天·2020-08-14 08:15

(基础准备)多元相关与回归分析——一元线性相关与回归分析（一） python+numpy库 实现

变量间的关系分析变量间的关系有两类，一类是变量间存在完全确定的关系，即函数关系(y=2x+1)，另一类是变量间不存在完全的确定关系，不能用准确的数学公式来表示出来，这些变量间存在具有十分密切的关系，但是不能由一个或者几个变量的值精准的计算出来另一个变量的值，我们称这些变量间的关系为相关关系。相关变量间的关系有两种：一种是平行关系，即两个或者多个变量相互影响；对应的分析方法：相关分析。另一种是依存关
SGangX·2020-08-13 22:11

基于PCA的有向包围盒（Oriented Bounding Box）生成及图像倾斜校正

PCA使用方差来表征数据在新变量上的信息大小，它把数据进行正交变换，将原本线性相关表示的数据映射成多个线性无关新变量表示的数据。通过选取主成分
顧辰·2020-08-13 22:43

Python scikit-learn，特征降维，主成分分析，PCA

(删除线性相关的特征)PCA作用：可以削减回归分析或者聚类分析中特征的数量当特征数量非常多时(例如上百个,例如图片)才会考虑使用PCA，如果数据是一个稀疏矩阵推荐使用PCA降维。
houyanhua1·2020-08-13 14:10

sklearn 主成分分析法 PCA和IPCA

对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据。
润森·2020-08-13 11:22

做数学建模不得不会的数据特征分析---相关性分析

相关性分析是分析连续变量之间的线性相关程度的强弱，我们可以通过图来初步判断，当然了比较权威的是通过Pearson相关系数（皮尔逊相关系数）/Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）来判断引入相关模块
多欢喜 ·2020-08-12 09:23

SPSS中的比较均值—均值分析过程

均值分析的过程可以计算一个或者多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计，同时我们也可以在过程中进行单因素方差分析，线性相关检验等。接下来我们进入到今天的均值分
小白数据营·2020-08-12 00:18

机器学习学习笔记（13）----岭回归（Ridge回归）

特别是当样本数m很大时，m>>n时，矩阵基本上是不可逆的，因为矩阵中出现大量线性相关的行向量的几率很高。这时，我们直接去算公式(1)是算不出来结
swordmanwk·2020-08-11 13:32

数学建模--相关性分析及Python实现

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风相关系数只是用来衡量两个变量线性相关程度的指标，因此，使用相关系数衡量相关性前需要确认变量间是线性相关的。
脑汁·2020-08-11 03:35

《线性代数》笔记——高分线代，你不想拥有吗？

克拉默法则二、矩阵及其运算2.1线性方程组和矩阵2.2矩阵的运算2.3特殊矩阵（方矩阵）2.4逆矩阵2.5分块矩阵2.6分块求逆2.7初等阵及初等变换法求逆阵2.8矩阵的秩2.9线性方程组的解三、向量组的线性相关性
WaitFoF·2020-08-10 20:02

Pearson，Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同

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
mengjizhiyou·2020-08-10 18:13

3Blue1Brown-线性代数的本质

线性相关：一组向量中，有向量在由其他向量组成的张成空间中，这一组向量就是线性相关。线性无关：一组向量中，任何一个向量都不在其他向量的张成空间中。或者说，增加一个向量，组成的张成空间的向量维度加一。
不励志读博的程序员不是好厨师·2020-08-10 17:56

数据降维：PCA主成分分析降维示例及函数参数解释

PCA关注的是线性相关性，如果一个数据矩阵的列空间的
2020重新做人·2020-08-10 03:35

381. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复

每个元素被返回的概率应该与其在集合中的数量呈线性相关。示例://初始化一个空的集合。RandomizedCollectioncollection=ne
umbrellasoft·2020-08-10 02:45

[LeetCode] 381.O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复（Hard）C语言题解

每个元素被返回的概率应该与其在集合中的数量呈线性相关。示例①示例1说明①数据范围(自测)-2147483648~2147483647②相关话题设计
执念messi·2020-08-10 00:47

数据结构学习——将数组的元素循环右移k位

要求：只用一个元素大小的附加存储；元素移动或交换次数与n线性相关。例：n=10,k=3;原始数组：0,1,2,3,4,5,6,7,8,9右移后的数组7,8,9,0,1,2,3,4
周周zlove·2020-08-08 20:31

深度学习（P1数学 第一章到第四章）花书阅读笔记和知识点补充

文章目录1.引言1.2深度学习的历史趋势C2线性代数2.1标量、向量、矩阵和张量2.2矩阵和向量相乘2.3单位矩阵和逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数2.6特殊类型的矩阵和向量2.7特征分解2.8
ngadminq·2020-08-08 18:44

腾讯2016校招笔试题（含答案）

答案：1/2解释：第一个已经为男孩，第二个只有两种可能男孩或女孩概率=1乘二分之一2、设k1,k2是方阵A的两个不同的特征值，a与b是属于k1,k2的特征向量，则有a与b是：A、线性相关B、线性无关C、
luobogen666·2020-08-08 17:23

[线性相关] 皮尔森相关系数的计算及假设检验

皮尔森相关系数，又称积差相关系数、积矩相关系数，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。按照大学的线性数学水平来理解,它比较复杂一点,可以看做是两组数据的向量夹角的余弦。从以上解释，也可以理解皮尔逊相关的约束条件:1、两个变量间有线性关系2、变量是连续变量3、两个变量的总体均符合正态分布：
毛里里求斯·2020-08-07 22:00

回归模型-评估指标

一、多元线性回归二、正则化防止过拟合三、非线性回归：多项式回归3.1回归模型评估指标四、决策树（分类回归树）分类标准五、相关和回归5.1相关和回归的关系5.2线性相关性度量：皮尔逊相关系数六、一元线性回归
SongpingWang·2020-08-07 21:50

R语言---相关系数

相关系数可以用来描述定量变量之间的关系相关系数的符号表明关系的方向，其值的大小表示关系的强弱程度一般认为0.3一下的为弱相关，0.3-0.7之间的为中相关，0.7以上的为强相关下面描述的关系都是线性相关
weixin_42712867·2020-08-07 21:45

简单线性相关系数 r及检验

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>总体的相关系数Cov(X,Y)：变量X和变量Y的协方差，公式为Var（X）:变量X的方差，Var（X）：Var（Y）：变量Y的方差，Var（Y）：变量的X的平均值：变量X的平均值样本相关系数当总体较大时，变量X与Y的全部数值一般不可能去直接观察，从总体中随机抽取一定数量的样本，通过观测值去计算样本相关系数ra、样本相关系数作为总体相关系数的估计
DragonWar%·2020-08-07 20:28

特征工程之距离相关系数（ Distance correlation coefficient ）

距离相关系数：线性关系可以通过pearson相关系数来描述，单调关系可以通过spearman或者kendall来描述，非线性如何描述，距离相关系数可以非线性相关性。
轻轻一point·2020-08-07 17:45

拟合函数未知数个数与用于拟合的序列点数的关系

即序列点数小于拟合函数未知数个数或大于等于拟合函数未知数个数时，用最小二乘法构造目标函数，求其驻点，得到最优的拟合函数系数：从以上推导可知：当拟合函数有两个系数，而只有一个点可用于拟合时，虽然在求解最优系数时，仍有两个偏导数方程，但这两个方程线性相关
chizi15·2020-08-07 16:15

【Qualcomm高通音频】安卓7/8/9/10如何修改音量曲线

2．y数值与具体增益值线性相关。但其实真正增益amplification与y数值具体对应关系如下代码所描述：安卓7/8/9配置修改位置为：frameworks/av/services/audio
一息尚存，从吾所好·2020-08-07 13:17

机器学习-回归中的相关性（Correlation Coefficient）和R平方值算法

学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient):概念：衡量两个值线性相关强度的量取值范围：[-1,1]:正向相关:>0,负向相关：
YEN_csdn·2020-08-07 12:20

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法19：PCA降维

PCA通过正交变换将一组由线性相关变量表示的数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，这几个线性无关的变量就是主成分。PCA通过将高维数据维度减少到少数几个维度，本质上
风度78·2020-08-05 10:50

考研二战日记-第36天——高数6.4二阶常系数线性微分方程

若函数y1和y2之比为常数，称y1和y2是线性相关的；若函数y1和y2之比不为常数，称y1和y2是线性无关的。特征方程为：λ^2+pλ+q=0，然后根据特征方程根的情况对方程求解。
路人666·2020-08-04 06:17
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