《Essential C++》（影印版） 【原书名】 Essential C++ 【原出版社】Pearson Education 【作者】 （美）Stanley B.Lippman 【丛书名】 深入C++系列 【出版社】 中国电力出版社 lippman的一部面向初学者的作品。在他写了那么后一本pri...
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2015-01-30 15:07:24
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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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定义一个数组：var a:[String]=["File", "Edit", "View", "Navigate"]定义一个字典：var airports: [String: String] = ["YYZ": "Toronto Pearson", "DUB": "Dublin"]定义一个NSMut...
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2014-12-22 12:47:56
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在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，事实上在统计学的时候就已经学过了，仅仅是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我认为机器学习离不开统计学了。皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关...
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2014-12-19 14:25:28
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主成份分析历史：
Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法。通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析。
通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标：把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算（占去绝大部分份额）
基本思想：设法将原先众多具有...
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2014-12-15 10:29:54
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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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是使用Java语言实现的简单的CORR（correlation coefficient,相关系数）。 在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs[1], 文章中常用r或Pearson's r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似...
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2014-10-20 15:17:37
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