统计学习中的相关性 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient）： 度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关） 斯皮尔曼相关性系数（spearman correlation coefficient）： 先将样本转化为等级变量，如90分为等级1，然后使用上面相关系数 ...
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2019-11-18 22:02:57
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特征工程预处理0.异常检测为什么不全部使用普通有监督的方法来学习呢（即把它看做是一个普通的二分类问题）？主要是因为在异常检测中，异常的样本数量非常少而正常样本数量非常多，因此不足以学习到好的异常行为模型的参数，因为后面新来的异常样本可能完全是与训练样本中的模式不同。可采用对每列特征分别用高斯分布去拟... ...
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2019-10-09 17:32:40
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Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising 我们定义和 ...
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2019-09-11 11:36:35
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Pearson 相关系数 线性趋势 通过折线图 看趋势 正态分布检验 典型相关分析 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，他能够揭示出两组变量之间的内在联系 例子 选代表：较综合，全面的衡量所在组的内在规律 ++++ 将该组变为线性组合 ax1+ bx2 +cx3 ...
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2019-08-18 17:18:40
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(注:这里不再对算法公式累述)1.相似度算法1.1Jaccard距离使用集合中的不同元素的比例来衡量两个集合的区分度，但是存在比较明显的问题无法关注到集合中元素的权重值(评分)1.2余弦相似度利用向量空间解决了权重值(评分)带入相似度计算的问题，非常常用的相似度算法，弥补了Jaccard距离计算的不足1.3Pearson相似度(又名中心余弦相似度)Pearson相似度是对余弦相似度改进，简明来说就
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2019-07-20 14:30:47
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之前《皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r）》一文介绍了皮尔逊相关系数。那么，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和余弦相似度（Cosine Similarity）之间有什么关联呢？ 首先 ...
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2019-01-03 16:38:37
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Pearson's r，称为皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用来反映两个随机变量之间的线性相关程度。 用于总体（population）时记作ρ (rho)（population correlation coefficient）： 给定两个随机变量X, ...
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2018-12-31 21:56:16
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2018年12月，华为HCNP大面积更新题目，乾颐堂军哥独家解题咯2018年是华为认证变动比较大的一年，华为认证走过这几年不得不说是有一定进步的，而且最近华为孟女侠确实让我也小小的骄傲了一把，所以当然希望华为认证能做的更好，更专业一点（我平时没少吐槽华为的认证）。回顾2018年华为认证做出的改变，有这么几件大事：1.多个方向终于开始比较正式的升级大纲了。我来帮大家讲一讲历史，依稀记得2014年那其
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2018-12-15 00:21:50
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二值类别变量相关性分析 目前，在相关性分析领域，主要使用的技术指标有pearson相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数。三者有一个共同的特点，它们都是通过两组数据的元素大小来刻画相关性，也即同增同减的性质。在分类、聚类领域中，为了弥补上述相关性的不足，科学家将距离、方向引入相关 ...
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2018-12-10 15:47:06
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