理解皮尔逊相关的两个角度其一, 按照高中数学水平来理解, 皮尔逊相关（Pearson Correlation Coefficient）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.(...
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2015-01-20 17:04:06
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有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。1、Pearson相关系数 最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-...
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2014-12-11 22:20:19
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输入：“用户—物品”评分矩阵
输出：（1）用户对某个物品喜欢程度的评分；（2）对于用户，n个推荐的物品列表
1. 基于用户的最近邻推荐（user-based cf）
算法基本假设：（1）如果用户过去有相似的偏好，那么他们未来也会有相似的偏好；（2）用户的偏好不随时间变化而变化
用户相似度计算：user-based cf中pearson相关系数比较好；item-bas...
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2014-12-03 00:25:30
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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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2014-11-27 12:34:58
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回归（Regression）不同于分类问题，在回归方法中我们预测一系列连续的值，在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏，关于这个问题目前学术界也没有统一的标准。下面是我在论文中的看到的一些常用方法，希望对有缘人有用。...
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2014-08-27 18:49:08
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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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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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