欧几里德距离是推荐算法中比较简单的一种，他计算两个用户之间的相似程度其计算方法为，以豆瓣电影为例假设用户A对电影 f1.。。。fn的评价分数分别为 r1.。。。rn用户B对电影 f1.。。。fn的评价分数分别为s1.。。。。sn暂且假设A和B都对这些电影评价过那么用户A和B的欧几里德距离计算方法为先...
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2014-08-27 12:26:07
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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。
皮尔森相关系数计算公式如下：
分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。
因为,所以皮尔森相关系数计算公式还可以写成：
当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1。
用户评分预测
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2014-08-21 19:28:24
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相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：当r>0时，表示两变量正相关，r rating_map = new HashMap(); /** * @param args */ public static void main(String[] args) { Simil...
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2014-08-06 18:55:31
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基于用户的推荐和基于物品的推荐两种算法，均依赖于两个事物（用户或物品）之间的相似性度量（等同性定义），相似性度量的方法：PearsonCorrealation皮尔逊相关系数,对数似然值Loglikelihood,斯皮尔曼相关系数SpearmanCorrelation,谷本系数TanimotoCoef...
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2014-08-04 14:15:27
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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相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计...
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2014-08-03 23:05:56
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变量说明：设为一组随机变量，这些随机变量构成随机向量 ，每一个随机变量有m个样本，则有样本矩阵（1）当中 相应着每一个随机向量X的样本向量， 相应着第i个随机单变量的全部样本值构成的向量。单随机变量间的协方差：随机变量 之间的协方差能够表示为（2）依据已知的样本值能够得到协方差的预计值例如以下： （...
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2014-07-16 18:58:35
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项目背景： 利用FRA法检测变压器绕组变形，
分别通过低，中，高频段的FRA的相关系数和均方差来判断变压器绕组变形。 代码1 代码2 部分求解结果
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2014-05-30 20:29:59
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关联分析1) 关联模型的部分局限有哪些？
在关联模型中一般需要寻找频繁项集，这就有可能产生大量的候选集，需要重复扫描数据库并计算候选集中每个候选项集的支持度，无法对稀有的信息进行分析，开销大。2)
什么是关联系数？ 如何解读？ 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....
今天做空气质量数据分析时候碰到相关性检验的问题。问题描述：有两种污染物浓度数据，怎么判断这两种污染物浓度之间是否存在相关性？正相关或负相关，即当A浓度上升时，B的浓度同时上升或下降？（这是相关性的定义吗？）复习相关知识：相关性检验：Pearson系数，Spearman秩相关系数，kendal秩相关系...
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2014-05-09 05:58:20
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