主要从普通的相关性和空间的自相关性分析。普通的相关性如变量之间的相关性，特别是目标变量与因子变量之间的相关性分析，本身也是预处理中特征选择的重要方法；而空间的相关性分析则分析则相关性，其中空间关联是其显著的特点；时间序列之间也存在空间相关性，对其进行探索性分析可考察空间数据（栅格）的时间联动性。1普通相关性分析就是分析变量之间的相关性，包括以下5个方面
1. Pearson相关系数探索连续变量相关...
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2015-07-28 21:21:28
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引用就是某个目标变量的别名，对引用的操作与对变量的直接操作效果完全相同。 引用的声明方法：类型标识符 &引用名=目标变量名； 如下：定义引用ra，它是变量a的引用，即别名。 int a; int &ra=a;1） 声明一个引用，必须进行初始化。 2）引用声明完毕后，相当于目标变量有两个名称即该目标原...
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2015-07-21 23:59:19
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Linear Regression with One Variablemodel Representation以上篇博文中的房价预测为例，从图中依次来看，m表示训练集的大小，此处即房价样本数量；x表示输入变量或feature（特征），此处即房子面积；y是输出变量或目标变量，此处即房子价格。（x，y）...
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2015-06-07 06:10:54
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要以引用返回函数值，则函数定义时的格式如下： 类型标识符&类型名 （形参列表及类型说明） { 函数体 } 用const限定引用的声明方式为： const 类型标识符&引用名=目标变量名； 用这种方式声明的引用不能通过引用对目标变量的值进行修改，从而使引用的目标成为const，保证了 引...
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2015-06-04 20:59:20
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一旦一个引用被声明，则该引用名就只能作为目标变量名的一个别名来使用，所以，不能再把该引用名作为其他变量名的别名，任何对该引用的赋值就是对该引用对应的目标变量名的赋值。对引用求地址就是对目标变量求地址。由于指针变量也是变量，所以也可以声明一个指针变量的引用。方法是： 类型标识符 &引用名=...
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2015-05-30 22:35:35
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引用就是某一变量的一个别名，对引用的操作就是对目标的操作。 引用的声明方法： 类型标识符 &引用名=目标变量名； 如：1 int a;2 int &ra=a; //定义引用ra，他是变量a的引用，即别名说明：&在此不是求地址运算符而是起标识作用，标识在此声明的是一个引用名称；类...
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2015-05-30 22:31:19
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在机器学习中，学习或者推断 属性 变量与相应 响应 变量或 目标 变量之间的 函数 关系，使得对于一个给定的属性（特征）集合，可以进行相应的预测。例如，建立一个用户对物品的喜好预测模型。已知的数据中有用户信息（年龄，性别等），物品信息（种类，颜色等） ，以及用户对物品的喜好关系（例如 A用户喜好B物品）。在给定的用户和物品间（喜好关系未知），希望预测出用户对这个物品的喜好。...
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2015-05-28 11:00:50
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原文：http://www.cnblogs.com/gw811/archive/2012/10/20/2732687.html引用的概念引用：就是某一变量（目标）的一个别名，对引用的操作与对变量直接操作完全一样。引用的声明方法：类型标识符 &引用名=目标变量名； 如下：定义引用ra，它是变量a的引....
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2015-05-28 00:18:11
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单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表达(Model Representation)
m 代表训练集中实例的数量
x 代表特征/输入变量
y 代表目标变量/输出变量
(x,y) 代表训练集中的实例
(x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例
h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) 单变量线性回归：只含...
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2015-05-25 11:31:53
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相关不等于因果……目标变量为连续型变量目标变量为离散型变量
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2015-05-18 12:13:47
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