线性相关

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

梯度下降的简单应用

//应用staticvoidGradientDescent2(){//现有一组线性相关的数据，要求通过训练得到一个最接近它们线性关系的函数//现假设它们的线性关系函数为y=w*x+b,则有cost(w,
gaobowen·2017-04-22 14:00

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

哈佛幸福课第六讲 乐观主义

物质富足与幸福感，或生活地点与幸福感，属于低度线性相关，而自尊与幸福感属于高度线性相关。大多数研究发现两者的相关系数，可以达到0.7，所以自尊非常重
金石明镜·2017-01-01 10:53

回归，岭回归。LASSO回归

如果X存在线性相关的话，XTX没有逆：1.出现多重共线性2.当n
IT界的小小小学生·2016-12-27 10:08

机器学习之线性回归及代码示例

在线性回归中，假定输入X和输出y之间具有线性相关的关
cxmscb·2016-11-26 00:31

Hidden layer--autoencoder

n_input,n_hidden,n_output每一个隐藏层节点h_i的特征提取能力是与该节点h_i和上一层所有节点input_k(k=1,2,...,n)所对应的权重向量w_j相关的，往往是与w_j线性相关的输入
huizhu·2016-07-19 22:16

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

线性回归算法总结

因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性），使用相关系数衡量线性相关性的强弱；②函数关系（确定性关系）相关系数求解：Pearson样本积矩相关系数注意，如果样本是两组配对的顺序数
努力是一种幸运·2016-05-21 16:34

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
qq_14926159·2016-05-10 14:00

偏序最小二乘回归

让我们回顾一下最早的LinearRegression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m线性相关时，由于（n*n矩阵）的秩小于特征个数（即不可逆）。因此最小二乘法就会失效。    
DM张朋飞·2016-04-27 19:00

腾讯2016校招笔试题（含答案）

答案：1/22、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、对应分量成比例D、可能有零向量答案：B3、在三项全能运动比赛中，Keith
LzyRapX·2016-03-24 17:16

腾讯2016校招笔试题（含答案）

答案：1/22、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、对应分量成比例D、可能有零向量答案：B3
liangzhaoyang1·2016-03-24 17:00

Mahout(二)：相似性度量

上文简单的介绍了相似度的计算，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
LZN51·2016-01-28 11:00

[图像] 奇异值分解与隐性语义分析

进行SVD分解的方法：首先要知道矩阵的秩，也就是最大线性不相关的行（列）向量的个数，比如对于以下两个矩阵矩阵1矩阵2第一个矩阵两行（列）是线性相关的，所以秩为1，第二个矩阵两行（列）不是线性相关的，所以秩为
ZJU_fish1996·2016-01-18 12:44

[图像] 奇异值分解与隐性语义分析

进行SVD分解的方法：    首先要知道矩阵的秩，也就是最大线性不相关的行（列）向量的个数，比如对于以下两个矩阵       矩阵1      矩阵2    第一个矩阵两行（列）是线性相关的，所以秩为1
ZJU_fish1996·2016-01-18 12:00

中国各城市PM2.5数据间的相关分析

分类:线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度,用相关系数r来描述。常用的三种计算方式有Pearson相关系数、Spearman和Kendall相关系数。偏相关分析：当两个变量同时
ShangFR·2015-12-22 18:00

[HEOI2013] 钙铁锌硒维生素

Announcement本人线性相关知识有限，本文仅作定性分析。Analysis后面提到的A,B,C将是N×N的矩阵，其中A是N个Ai，B也同
AcE_DengWx·2015-12-21 22:00

R机器学习之二：逻辑回归

逻辑回归方程的由来广义线性模型的基本等式是；g(E(y))=α+βx1+γx2注意：GLM不假设自变量和因变量之间线性相关，而是假设连接函
u012432611·2015-11-27 09:00

皮尔逊相关系数的java实现

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。​
·2015-11-13 10:25

关于坐标系,关于矩阵及线性相关和无关的关系

不上图了,太麻烦,直接用文字记录下来,以备日后查询 坐标系M1由E旋转得到,而M2则由M1旋转而来,以此类推M3....M4 则E中的坐标点M经过坐标系的旋转后的最终坐标是M1M2M3...M4 * M,M是向量 而M1,M2,M3,M4是旋转矩阵   ex = om M1x = om1 M1是e经过旋转后的坐标 M1M2刚把M2代表的向量转到M2中的坐标 M1M2是坐
·2015-11-12 13:15

【HDU】3949 XOR

将n个数拆成二进制，转化为非线性相关。 因此，这n个数都要尽可能小，且不能相互表示。 不能相互表示，用高斯消元。尽可能小，则要从高位开始消去。
·2015-11-11 01:58

[问题2014A07] 解答

用反证法, 设 \(\alpha_1,\alpha_2\) 线性相关, 我们来推出矛盾.
·2015-10-31 09:50

算法与数据结构——排序（十）基数排序

     我们现在来学习几个线性相关的排序算法，首先是基数排序。
·2015-10-31 08:13

Deep learning：三十三(ICA模型)

learning：二十九(Sparse coding练习)）模型中，学习到的基是超完备集的，也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大，那么对一个数据而言，将其分解为基的线性组合时，这些基之间本身就是线性相关的
·2015-10-31 08:47

偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）

让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m<n）或者特征间线性相关时，由于（n*n矩阵）的秩小于特征个数（
·2015-10-30 12:22

R in action读书笔记（8）-第八章：回归（上）

口线性因变量与自变量之间为线性相关。 口同方差性因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。也可称作不变方差，但是说同方差性感觉上更犀利。 8.2.1用lm()拟合回归模
·2015-10-28 09:02

R in action读书笔记（7）-第七章：基本统计分析（下）

7.3.1 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。Spe
·2015-10-28 09:01

[再寄小读者之数学篇](2014-07-17 行列式的计算)

  提示:  根据行列式的性质: (1) 行列式两列线性相关, 则行列式为零; (2) 若记第 $k$ 列为向量 $\al$ 的行列式为 $D(\al)$, 则 $$\bex
·2015-10-23 08:49

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。
zb1165048017·2015-10-03 17:00

Python 之 Python与MATLAB 矩阵操作小结

比较重要的思想有：1.线性代数的核心内容是研究有限维线性空间的结构和线性空间的线性变换；2.向量的线性相关性是研究线性空间结构与线性变换理论的基础；3.矩阵是有限维线性空间的线性变换的表示形式；4.线性方程组的求解问题是
u013630349·2015-08-05 19:00

Mahout--（三）相似性度量

上文简单的介绍了相似度的计算，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
u013147600·2015-07-16 15:00

（9.1.4）向量组的线性相关性

1-线性表示1-数学概念2-定律2-向量组的线性相关性2-向量组的秩3-线性方程组的解的结构1-线性表示1.1-数学概念1.2-定律2-向量组的线性相关性2-向量组的秩3-线性方程组的解的结构
fei20121106·2015-04-05 10:00

压缩感知测量矩阵之spark常数

一、Spark常数的定义     以上是文献[2]对spark常数的定义，将其中的式(3)和式(4)表达成一句话就是“矩阵线性相关向量组的最小数目”，其实以上及其原文中的很多
jbb0523·2015-03-23 16:00

《3D数学基础》1.9 向量空间

本套视频完全免费，欢迎捐助，帮助我完成这套视频支付宝帐号：[email protected]今天带来的是系列第10讲，关于向量的内容本次视频，主要讲解一下向量空间：1.定义2.性质3.线性相关与线性无关
老G·2015-03-15 23:38

《3D数学基础》1.9 向量空间

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老G·2015-03-15 23:38

《3D数学基础》1.9 向量空间

本套视频完全免费，欢迎捐助，帮助我完成这套视频支付宝帐号：[email protected]今天带来的是系列第10讲，关于向量的内容本次视频，主要讲解一下向量空间：1.定义2.性质3.线性相关与线性无关
老G·2015-03-15 23:38

正则匹配问题（power8竞赛敏感词过滤）

线性复杂度：这里所说的线性复杂度指的是，只与需要匹配的文本线性相关，而与敏感词的数量没关系。如果你已经做到了这一点可以了解一下别人的方法，如果没做到，也可以参考一下本文的方法。
阿宣22·2015-01-24 16:49

MyMathLib系列(行列式计算4--向量部分)

这个方法在前面曾经给出过，但在这里做了改进，目的是为了可以判断是否线性相关：/// ///方程组消元，最后一列为系数,结果就在CoefficientDeterminant里.
hawksoft·2014-12-27 08:00

用递归解决冒泡排序问题

由于两层循环都是与元素个数N线性相关，所以可以简单估算出它的时间复杂度是O(N2)，通常而言，这是较糟糕的复杂度。当然，这也几乎是所有简单方式的宿命，想简单就别想效率高！
国栋·2014-12-25 18:00

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。
liu_guanzhang·2014-12-16 16:00

SPSS典型相关分析案例

http://www.datasoldier.net/post/44.html相关分析，两个变量之间密切程度的一种常见统计分析方法，能够简单有效说明两变量间存在什么关系，这些关系的常见描述语句有：线性相关
yibo17071·2014-12-10 17:20

因子分析(Factor analysis)

这和解多元线性方程组是一样的道理，就是自变量的个数多于非线性相关的方程的个数，这必然导致解的不唯一，虽然在解方程
90Zeng·2014-11-21 21:00

【线性代数】线性相关性、基和维数

一、线性相关性   什么情况下，向量X1，X2，……，Xn是线性无关的？    答：当向量X1，X2，……，Xn的线性组合(线性组合时系数不能全为0)不为零向量时，它们是线性无关的。
tengweitw·2014-11-09 14:00

[置顶] 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现

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

线性相关性、基、维数

首先在定义这几个名词之前，我们要知道这几个词：线性相关（linearindependence）、基（basis）、维数（dimension）是争对什么量的，比如我们只会说一组向量（abunchofvectors
xdfyoga1·2014-07-03 21:00

偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）

让我们回顾一下最早的LinearRegression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m线性相关时，由于（n*n矩阵）的秩小于特征个数（即不可逆）。因此最小二乘法就会失效。    
wenyusuran·2014-06-27 18:00

pearson相关系数

概述：pearson相关系数用于比较两组变量是否线性相关，比如{a1,a2,a3,a4}与{b1,b2,b3,b4}他们都是同增加或者同减少，那么他们就是相关的。
小网客·2014-06-26 15:00
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