欧几里德距离评价： 以经过人们一致评价的物品为坐标轴，然后将参与评价的人绘制到图上，并考察他们彼此之间的距离远近。计算出每一轴向上的差值，求平方之后再相加，最后对总和取平方根。 皮尔逊相关度评价： Mick Lasalle为《Superman》评了3分，而Gene Seyour则评了5分，所以该影片 ...
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2016-08-15 18:39:39
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一、欧几里得距离就是向量的距离公式 二、皮尔逊相关系数反应的就是线性相关 游戏http://guessthecorrelation.com/ 的秘诀也就是判断一组点的拟合线的斜率y/x 2016-7-12 23:54:28-- source：如何理解Pearson Correlation Coeff ...
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2016-07-13 01:18:05
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在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。
在推荐系统中，我们常用皮尔逊相关系数来衡量两个用户兴趣的相似度，它是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量。它在用户对物品的评分数据差别大时（如有些用户评分普遍较高，有些用户评分普遍偏低）时的效果更好。也即它...
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2016-07-03 11:55:37
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转自：http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含 ...
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2016-05-26 18:44:01
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闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient)，取值[-1,1]， ...
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2016-05-18 21:42:54
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线性回归与正则化线性回归总述追根溯源，回归(Regression)这一概念最早由英国生物统计学家高尔顿和他的学生皮尔逊在研究父母亲和子女的身高遗传特性时提出。他们的研究揭示了关于身高的一个有趣的遗传特性：若父母个子高，其子代身高高于平均值的概率很大，但一般不会比父母更高。即身高到一定程度后会往平均身高方向发生“回归”。这种效应被称为“趋中回归(Regression Toward the Mean)”...
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2016-05-06 14:58:14
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# 第二章：推荐系统入门原文：http://guidetodatamining.com/chapter-2/内容：* 推荐系统工作原理* 社会化协同过滤工作原理* 如何找到相似物品* 曼哈顿距离* 欧几里得距离* 闵可夫斯基距离* 皮尔逊相关系数* 余弦相似度* 使用Python实现K最邻近算法* ...
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2016-04-16 00:47:07
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当数据不规范的时候可以给出更好的结果，更好的得出变量的总体变化。 但是公式一点也不直观。。。 # -*- coding: UTF-8 -*- from math import sqrt prefs={}#总数据 p1={} p2={}#两个要比较的数据，用字典表示 si={}#相同的序列表 for
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2016-03-05 13:17:24
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主要内容：1、距离度量2、皮尔逊关系系数3、cosine相似度4、方法的选择1、距离度量距离度量是最简单的衡量相似度的方法，公式如下：当r=1时，为曼哈顿距离（manhattan distance）；当r=2时，为欧几里得距离（Euclidean distance）；优点：简单缺点：当数据某些属性或...
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2015-10-02 11:20:22
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皮尔逊积矩相关系数的学习做相似度计算的时候经常会用到皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)，那么应该如何理解该系数？其数学本质、含义是什么？ 皮尔逊相关系数理解有两个角度 一、以高中课本为例，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。 ...
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2015-09-25 20:25:14
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