本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数，类似于相关系数的作用)。MIC具有以下性质和优势： MIC度量具有普适性。其不仅可以发现变量间的线性函数关系，还能发现非线性函数关系(指数的，周期的)；不仅能发现函数关系，还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加，或者有趣的图形... ...
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2017-09-17 15:01:00
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作者：桂。 时间：2017-09-09 16:44:12 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7413133.html 主要理论空间平滑算法，首先分析相干信号特性。 〇、相干信号特性 以两个信号为例 求相关矩阵 如果两个信号的相关系数ρ满足： 1）ρ=0，则 ...
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2017-09-09 18:16:37
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3种相关系数的区别 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，使用Spearman秩相关系数来描述. ...
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2017-09-09 12:00:52
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参考： 如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？（非常通俗易懂） 浅谈协方差矩阵 方差（variance） 集合中各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论与数理统计中，方差（Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。 方差越大，数据的离散程度就越大。 协方... ...
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2017-08-25 21:37:29
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数学中有非常多不同种类的距离，经常使用于几何、高等代数等数学研究。 多种多样的距离在数学建模、计算机学习中有着不小的应用。 比方，A*搜索时的评估函数。 比方，在机器学习中，做分类时经常须要估算不相同本之间的类似性度量(Similarity Measurement)。这时通常採用的方法就是计算样本间 ...
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2017-08-18 11:23:05
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该函数得到相关系数矩阵。 例子： 输出结果： 相关系数公式： 对应着公式理解上面的代码，应该是很容易的。 ...
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2017-08-15 23:34:04
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本文主要记录《Python机器学习时间指南》第一章中1.2Python库和功能中的内容。学习机器学习的工作流程。 一、数据的获取和检查 requests获取数据 pandans处理数据 注意：1、requests库为访问数据的API交互借口， pandas是数据分析工具，两者可以专门拿出来后续研究 ...
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2017-08-13 17:41:21
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推荐系统是随着互联网的发展而形成的一个系统，他主要是为了解决信息过载的一些问题。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载，假设不採取一定的手段用户非常难从如此多的信息中找到对自己有价值的信息。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另外 ...
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2017-08-11 13:26:40
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一、协方差 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？（你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的） 协方差定义：Cov(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“ ...
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2017-08-06 18:05:37
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皮尔逊相关系数是比欧几里德距离更加复杂的可以判断人们兴趣的相似度的一种方法。该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程序的一种试题。它在数据不是很规范的时候，会倾向于给出更好的结果。 如图，Mick Lasalle为<<Superman>>评了3分，而Gene Seyour则评了5分，所以该影片被定位 ...
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2017-07-28 20:07:58
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