1. 风格相关系数 比如有这样一张图片，可能已经对这个计算很熟悉了，它能算出这里是否含有不同隐藏层现在选择了某一层 l ll（编号1），比如这一层去为图片的风格定义一个深度测量现在要做的就是将图片的风格定义为 l ll 层中各个通道之间激活项的相关系数 现在将 l ll 层的激活项取出，这是个nH ...
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2020-03-01 20:09:46
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当通过热力图，查看到相关系数较高的变量时，还可以画图查看共线性具体状况，来判断是否需要删除一个。 ...
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2020-02-26 01:18:18
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[TOC] 资料 "Spark机器学习库（MLlib）中文指南" "关于spark机器学习的知乎专栏" "Spark入门实战系列 8.Spark MLlib（上） 机器学习及SparkMLlib简介" "基本Kmeans算法介绍及其实现" [spark MLlib 概念 1：相关系数（ PPMCC ...
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2020-01-31 13:59:26
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Jaccard相关系数用来衡量两个集合的相关性，数值越大，相似度就越高。相对于Jaccard系数，Jaccard距离是用来衡量两个样本集合的差异性的。 Jaccard相关系数： Jaccard距离： 如果A，B集合中元素的取值为二值数（0,或者1，0代表此元素不在这个集合中，1代表此元素在这个集合中 ...
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2020-01-30 17:22:37
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典型相关分析（Canonical Correlation analysis）：研究两组变量（每组变量中都可能有多个指标） 之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。 相比之下，"皮尔逊Pearson相关系数"和"斯皮尔曼Spearman相关系数"仅能处理多个指标，不能把多个... ...
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2020-01-24 22:24:04
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1.相关性分析 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） # 图示初判 # （1）变量之间的线性相关性 data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_ ...
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2020-01-22 23:55:44
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自然语言处理入门基础 1 数学基础 （1）线性代数 向量、 矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离、标准欧式距离、皮尔逊相关系数） （2）概率论 随机试验、条件概率、全概率、贝叶斯定理、信息论 （3）统计学 图形可视化（饼图、条形图、热力图 ...
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2020-01-19 12:39:31
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皮尔逊相关系数及其MATLAB实现 一、参考链接 1.http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 2.http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2631907.html 3.http://bl ...
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2020-01-13 18:17:28
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两组序列数据，求两者的线性相关系数。 1：使用numpy import random import numpy as np a = [random.randint(0, 10) for t in range(20)] b = [random.randint(0, 10) for t in range ...
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2020-01-10 12:17:57
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时间序列分析中， 自相关系数ACF 和 偏相关系数PACF 是两个比较重要的统计指标，在使用 arma 模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ ar 还是 ma ）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对 ...
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2020-01-07 18:05:34
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