1. 连续型特征的常用的归一化方法、离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性 ：余弦相似度和皮尔逊相关系数 ...
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2018-11-19 21:38:22
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数据降维 分类 + PCA(主成分分析降维) + 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路 + 对数据进行 标准化 + 计算出数据的 相关系数矩阵 (是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) + 计算出 相关系数矩阵 的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都 ...
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2018-11-17 00:26:43
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pandas 中df 对象自带相关性计算方法corr() , 可以用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。 >>> import numpy as np>>> import pandas as pd ...
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2018-11-15 16:12:37
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凭借记忆和百度复习一下以前学的，不断更 1：统计学三大分布，呵呵，没有正态，F，T，卡方分布 F分布（F检验）用来检验方差齐性，可用直方图和p-p图来检验（spss/R），如果方差随自变量x变大而变大，说明方差不齐，各个样本的数据可能不是来自一个整体， 比如汽车拥有量，大城市的样本多，小城市样本少， ...
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2018-11-14 15:32:49
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上图讲述的两组数据，可以看到左图的数据离散度比较大，相关性比较弱，右图数据的相关性比较强；我们在使用PCA的时候，就是要将相关性强的数据进行降维，以减少处理的数据量。 那么怎么描述数据的相关性呢？使用期望，协方差以及相关系数：下面分别是左图和右图的数字特征： 其实其关键性做得是R，R说明了点间的相关... ...
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2018-11-11 23:24:41
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相关分析是数据分析的一个基本方法，可以用于发现不同变量之间的关联性，关联是指数据之间变化的相似性，这可以通过相关系数来描述。发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变世界。 一，协方差和相关系数 如果随机变量X和Y是相互独立的，那么协方差 Cov(X,Y) = E{ [X-E(X) ...
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2018-10-23 11:56:33
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在SPSS中导入数据，analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著。 ...
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2018-10-21 13:02:46
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1）简介 自变量，因变量，线性关系，相关系数，一元线性关系，多元线性关系（平面，超平面） 2）使用线性回归算法的前提 3）应用例子 沸点与气压 浮力与表面积 ...
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2018-10-14 21:57:02
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1）回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的，分类的预测结果是离散的。 2）spark实现的回归算法有： 3）通过相关系数衡量线性关系的程度 ...
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2018-10-14 21:54:03
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来源: Ngram 折扣平滑算法 本文档翻译自 srilm 手册 ngram-discount.7.html NAME ngram-discount – 这里主要说明 srilm 中实现的平滑算法 NOTATION a_z 代表以 a 为起始词，以 z 为结束词的 ngram，其中_代表 0 个或多 ...
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2018-10-09 14:25:10
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