一、线性回归 1.定义 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2021-06-30 18:32:28
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操作步骤 1、PCA变换。将实验数据20180419.dat导入ENVI，如果没有数据统计文件（.sta文件），通过Transform->PCA Rotation->Forward PCA Rotation New Statistics and Rotate计算数据特征值、协方差或相关系数矩阵后进行 ...
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2021-05-24 03:47:14
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先说一下协方差和相关系数 1.协方差 公式：$$ Cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)]$$ 其中，$\mu_x$和$\mu_y$是随机变量$X$ 和$Y$的均值,两个随机变量的值对其均值的偏差相乘，然后再求期望。 如果$(X-\mu_x)\(与\)(Y-\mu_y)$同号 ...
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2021-01-14 11:24:02
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前几天的多项式和幂次指数函数曲线函数拟合算法虽然各自都能够拟合很多种情况的曲线，而且之间有相通之处，但不可否认之处，二者在拟合曲线的时候还是都有各自单独拟合函数的情况，也就是说，如果没有把多项式函数拟合和幂函数指数函数拟合的两个算法统一起来的话，这样的时候能够拟合曲线的范围并不像两者统一起来的时候这 ...
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2020-07-26 19:48:07
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公式： di=xi-yi 注意：这里的Xi、Yi是原始数据的等级，也就是排序序号，不是元素数据值。 取值-1到+1之间， 为正时表示正相关， 为负时表示负相关， 等于零时表示相关为零。但与相关系数不同的是，它是建立在等级的基础上计算的，较适用于反映序列变量的相关。 ...
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2020-07-21 01:04:39
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一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下： （1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。 （2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p， ...
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2020-07-17 22:05:19
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pandas、spark计算相关性系数速度对比 相关性计算有三种算法：pearson、spearman，kenall。 在pandas库中，对一个Dataframe，可以直接计算这三个算法的相关系数correlation，方法为：data.corr() 底层是依赖scipy库的算法。 为了提升计算速 ...
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2020-07-02 16:38:40
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本福特定律 概率公式 贝叶斯公式 重要分布 Beta分布 事件的独立性 期望与方差 协方差 Pearson相关系数 切比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理 最大似然估计 ...
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2020-06-03 23:10:13
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Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。 这种方法多用于生态学上，不同的样本case对应不 ...
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2020-05-24 16:23:41
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这篇文章主要从以下三个问题出发来理解特征工程： 特征工程是什么？ 为什么要做特征工程？ 应该如何做特征工程？ 对于第一个问题，我会通过特征工程的目的来解释什么是特征工程。对于第二个问题，主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题，我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细 ...
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2020-05-21 21:06:50
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