Pearson

相关系数

  Pearson积差相关。      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

深入理解软件构造系统:原理与最佳实践

《深入理解软件构造系统:原理与最佳实践》 基本信息 原书名：Software Build Systems:Principles and Experience 原出版社： Pearson Education
·2015-11-02 15:06

Python标准库

《Python标准库》 基本信息 原书名： The Python Standard Library by Example 原出版社： Pearson Education 作者： (美)Doug
·2015-11-02 15:05

软件加密与解密

： Surreptitious Software:Obfuscation, Watermarking,and Tamperproofing for Software Protection 原出版社： Pearson
·2015-11-02 15:56

嵌入式Linux基础教程(第2版)

嵌入式Linux基础教程(第2版)基本信息原书名：Embedded Linux Primer:A Practical Real-World Approach, Second Edition 原出版社： Pearson
·2015-11-02 12:23

爱译版也爱原版

活动详情：1.即日起凡购买专题中任两本书即送pearson便签本一个（共100个）2.活动期间单笔订单包含活动图书金额最高者可获《深入理解计算机系统（第二版）》原版书一本（将于活动结束后送出）活动时间
·2015-11-02 12:06

Collective Intelligence reading notes

chapter1： introduce chapter2：Making Recommendation Euclidean Distance Score Pearson Correlation
·2015-11-01 15:29

LINQ to JavaScript

示例：   var myList = [ {FirstName:"Chris",LastName:"Pearson"}
·2015-10-31 10:54

R6—单变量正态性检验

lillie.test() #Kolmogorov-Smirnov检验 ad.test() #Anderson-Darling正态性检验 cvm.test() #Cramer-von Mises正态性检验 pearson.test
·2015-10-30 14:50

相关性分析 -pearson spearman kendall相关系数

 相关性分析 -pearson spearman kendall相关系数   先说独立与相关的关系：对于两个随机变量，独立一定不相关，不相关不一定独立。
·2015-10-30 12:39

FreeBSD操作系统设计与实现，内容回顾与作者采访

Pearson/Addison-WesleyProfessional出版的《FreeBSD操作系统设计与实现》历经人们的期盼而终于完成，它是FreeBSD内核的权威指南。
Sergio De Simone·2015-10-29 00:00

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

卡方检验

卡方检验是一种基于χ2分布的假设检验方法，其应用十分广泛，特别是在离散变量的分析中，χ2分布最早于1875年由F.Helmet提出，他计算出来自正态总体的样本方差分布服从χ2分布，1900年Karl Pearson
·2015-10-28 07:05

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（Pearson
lovehuangjiaju·2015-09-14 22:00

基于R做相关分析

R中，cor.test()提供了三种检验方法：Pearson相关性检验（R默认）；Spearman秩检验；Kendall检验。
daisy9212·2015-09-04 22:13

Spearman秩相关系数

定义和计算Spearman相关系数定义为两个变量的秩统计量间的Pearson相关系数。比如有n组观测样本Xi,Yi，i=1,2,...,n，我们对这
JiZhG·2015-08-29 10:44

spark/MLlib 协同过滤算法

皮尔森Pearson相关系数：或当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋向于1或-1。Pearson相关系数在计算相关度(相似
ae5555·2015-07-20 15:39

协同过滤推荐算法

articles/2664366.htmlCollaborativeFilteringRecommendation向量之间的相似度度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson
u014568921·2015-06-16 16:00

相互独立，不相关，正交

（注：相关系数，有时也称为pearson相关系数）不相关一个描述2个随机变量线
lilbedwin·2015-06-03 10:00

冗余和相关分析

1、标称数据的卡方相关检验2、相关系数（Pearson积矩系数，Pearson'sproductmomentcoefficient）3、数值数据的相关系数
日拱一卒·2015-05-11 16:00

协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法CollaborativeFilteringRecommendation向量之间的相似度度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等
Jumpy_Fly·2015-04-28 16:59

协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法CollaborativeFilteringRecommendation向量之间的相似度度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等
a6225301·2015-04-28 16:00

1、spss中做相关分析

它又分为pearson相关分析，kendall相关分析，kendall等
夜空骑士·2015-04-15 14:35

利用matlab计算Pearson和Spearman相关系数

Pearson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，简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面。其计算公式为：或或N表示变量取值的个数。
nonmarking·2015-02-28 14:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson
shenxiaoming77·2014-11-24 13:00

Rattle :基于R的数据挖掘工具(4b):探索数据

相关系数可以采用pearson,kendall,spearman三种方法。会输出相关系数矩阵。可以把结果可视化。 
dingji_ping·2014-11-20 21:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson
u013524655·2014-11-13 17:00

几个距离概念及其应用举例

作者：金良（[email protected]）csdn博客：http://blog.csdn.net/u012176591Pearson'scorrelation参考文献及推荐阅读距离计算方法总结
u012176591·2014-11-12 20:00

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

一、什么是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient（简单相关系数）？相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。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

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（Pearson
tovin·2014-10-14 16:00

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,它可以完成"夸大值纠偏":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
lj695242104·2014-10-08 09:00

pearson相关系数计算

依赖 lib： <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-math3</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> 两个数组就计
小网客·2014-09-26 17:00

pearson相关系数计算

依赖 lib： <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-math3</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> 两个数组就计
小网客·2014-09-26 17:00

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

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

协同过滤推荐算法

CollaborativeFilteringRecommendation向量之间的相似度度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。
欣儿·2014-05-16 17:00

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

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson
yhdzw·2014-02-28 10:00

高性能、高流量Java Web站点打造的22条建议

从2005年-2013年，Ashwanth Fernando曾供职于Best Buy、Pearson VUE、Walgreens、Walmart eCommerce等多家知名公司，现在Apple从事高级工程师
wbj0110·2014-01-30 09:00

高性能、高流量Java Web站点打造的22条建议

从2005年-2013年，Ashwanth Fernando曾供职于Best Buy、Pearson VUE、Walgreens、Walmart eCommerce等多家知名公司，现在Apple从事高级工程师
wbj0110·2014-01-30 09:00

高性能、高流量Java Web站点打造的22条建议

从2005年-2013年，Ashwanth Fernando曾供职于Best Buy、Pearson VUE、Walgreens、Walmart eCommerce等多家知名公司，现在Apple从事高级工程师
wbj0110·2014-01-30 09:00

Spring团队的年度总结

JoshLong是Apress的《SpringRecipes,2ndEdition》、O'Reilly的《ProSpringRoo》以及Pearson的《LivelessonsforSpring》这些技术图书的作者
张卫滨·2014-01-07 00:00

学习C++从入门到精通的的十本最经典书籍

【原书名】C++Primer（4thEdition）【原出版社】AddisonWesley/Pearson【作者】（美）StanleyB.Lippman，JoséeLaJoie，BarbaraE.Moo
a_302·2013-12-25 16:06

高性能、高流量Java Web站点打造的最佳实践

博客分类： Web性能 web oracle mysql jvm  从2005年-2013年，Ashwanth Fernando曾供职于Best Buy、Pearson
细雨纷纷欲断魂·2013-12-24 18:00

高性能、高流量Java Web站点打造的最佳实践

从2005年-2013年，Ashwanth Fernando曾供职于Best Buy、Pearson VUE、Walgreens、Walmart eCommerce等多家知名公司，现在Apple从事高级工程师
netcome·2013-12-24 11:00

[置顶] Pearson 相关系数--最佳理解及相关应用

一Pearson相关系数介绍    pearson是一个介于-1和1之间的值，用来描述两组线性的数据一同变化移动的趋势。  
wenzhibinbin_pt·2013-12-19 13:00

主成分分析

1 主成分分析主成分简介主成分分析(Principalcomponentanalysis)是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,由Pearson(1901)年提出,后来被Hotelling(
yazhaolv·2013-12-02 20:00

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.(就是高考的标准分类似的处理)标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方.
memory513773348·2013-11-27 22:00

关协同过滤

对于具有相似偏好的用户集，采用Pearson相关系数，给定评分矩阵R，用户a和用户b的相似度sim(a,b)的求法是对【（用户a对产品pn的评价与用户a的平
·2013-09-05 10:00

有关协同过滤的总结

对于具有相似偏好的用户集，采用Pearson相关系数，给定评分矩阵R，用户a和用户b的相似度sim(a,b)的求法是对【（用户a对产品pn的评价与用户a的平均评分之差）乘以（用
·2013-09-04 20:00
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