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搜索资源列表

  1. 皮尔逊相关系数

  2. 皮尔逊相关系数 适合评价相应数据的相关性

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-11-12
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：zhwb024

  1. 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python实现

  2. 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现，用户相似度用Pearson相关系数进行计算。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-09-14
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：qq_20599123

  1. 皮尔逊相关系数-距离相关-最大信息系数PPT

  2. 本文综合网上多篇文章总结了计算变量相关性的三个主要参数的参数，包括皮尔逊相关系数、距离相关以及最大信息系数的介绍。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_22492609

  1. 计算两组数据线性相关性

  2. 计算两组数据的皮尔逊线性相关系数。相关系数的取值范围为[-1,1]。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：yxf0915

  1. 淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理问题（数学建模）

  2. 自己做的本文主要研究淡水养殖池塘水华发生及池水净化问题。在充分利用附件数据并对其进行统计学预处理的基础上，综合运用了模糊评价、最小距离聚类算法、多元线性回归、最小二乘分析等方法建立一系列数学模型，分析水华爆发原因并对其进行预测，最后结合模型提出解决该问题的养殖池塘自净化方案。 针对问题一，为使数据更有效表示实际情况，通过数据差值图去除数据中的无效数据，并进行无量纲化处理。然后通过计算皮尔逊积矩相关系数定量地表示在不同环境下各理化因子含量之间的相关性强弱，并查阅文献解释造成相关性差异的生物学原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：983kb
    • 提供者：qq_37437654

  1. 基于MATLAB的协同过滤影视推荐以及点播

  2. 通过MATLAB的编制来完成一个基于协同过滤算法的影视相关推荐以及影视点播的排行。其中协同过滤算法之中需要运用到一定的相似度计算函数最好能使用Eulid距离，cosine 或者皮尔逊函相关系数等，如果您有更好的函数方法都可以，只是一定要让我知道其中的使用方法以及代码运作，因为事关我毕业的答辩。 关于数据源方面，我没有从网上的平台上扒到可以用的数据，可以的话希望您能自拟，最后希望可以向我解释一下数据的格式以及如何输入。 关于输出，我希望得到的页面是对于数据中不同用户的影视推荐以及数据中所有影视点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：programmer0000

  1. 基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程

  2. 基于项目层次结构的推荐算法，并结合Hadoop技术实现矩阵分解算法。 改进均衡相似度的余弦距离和皮尔逊相关系数的计算公式，避免计算目标用户与所有用户的相似度，从而避免了在整个用户空间中搜索最相近的k个用户，同时引入倒排索引数据结构，是查找目标用户最近邻的计算复杂度降低； 提出基于项目层次相似度的协同过滤算法，用户给部分项目标注标签和项目类别进行自动扩展，建立所有项目的层次结构，利用建立的项目标签层次结构计算项目之间的相似性

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-01-09
    • 文件大小：72byte
    • 提供者：qq_37780184

  1. 机器学习距离计算公式及python实现

  2. 余弦距离 欧氏距离 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 标准化欧式距离 皮尔逊相关系数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：sinat_39443566

  1. 文本语义相似度计算方法研究及应用

  2. 文本相似度计算一直是自然语言处理领域研究中的一个基础问题。而文本语义相似度计算则是在文本相似度计算基础上增加了语义分析,在语义层面对文本相似度作进一步的分析研究,具有广阔的应用背景。本文针对句子级别的文本语义相似度计算问题,提出了应用结构化特征和神经网络的方法,并将该方法应用到一个实际的问答系统中,取得了良好的效果。本文深入研究文本语义相似度计算方法,主要研究内容如下:(1)基于结构化表示的文本语义相似度计算方法针对句子级文本相似度计算方法中平面特征表征性弱的问题,本文提出了应用结构化特征来表示

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-07
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：sohopeter

  1. 皮尔逊相关性系数计算工具类

  2. 介绍： 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。---科普中国-科学百科 使用： 皮尔逊相关性系数计算工具类，将该类复制到项目目录后，可根据业务需求，传递参数调用就行。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：javapluss

  1. Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数 计算实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数 计算实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38654382

  1. Python中的相关分析correlation analysis的实现

  2. 相关分析（correlation analysis） 研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。 线性相关关系主要采用皮尔逊（Pearson）相关系数r来度量连续变量之间线性相关强度； r>0,线性正相关；r<0,线性负相关； r=0,两个变量之间不存在线性关系，并不代表两个变量之间不存在任何关系。 相关分析函数 DataFrame.corr() Series.corr(other) 函数说明： 如果由数据框调用corr函数，那么将会计算每个列两两之间的相似

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38686187

  1. 基于人工神经网络的QoE估计模型，用于无线网络上的视频流

  2. 在本文中，我们为无线网络上的视频流服务提出了一种基于内容的无参考体验质量（QoE）估计模型。 由于由编解码器和网络参数引起的视频质量下降的影响取决于内容，因此跨层参数（例如应用层的比特率，帧速率和分辨率，网络层的丢包率，视频）拟议的QoE估计模型考虑了内容特征和终端设备的屏幕尺寸。 此外，视频质量估计模型基于径向基函数网络（RBFN），它是具有出色逼近能力的前馈人工神经网络。 也就是说，基于RBFN的QoE估计模型是使用跨层参数进行训练和测试的。 仿真结果表明，基于RBFN的QoE估计模型在估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：weixin_38684633

  1. 软件测试-源码

  2. 软件测试 在这个项目中，我负责查找减慢Z3和CVC4求解器的前三个语法构造。 给定int和real理论上z3和cvc4 smt求解器的输出，我发现每个公式中构造出现的次数与运行时间之间的关系。 然后使用皮尔逊相关性进行静力分析以计算相关系数；然后选择最高的三个结构。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数 计算实例

  2. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。 即： 余弦取值范围为[-1,1]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38728347

  1. 基于高频同步采集与边缘计算的低压配电网电气拓扑发现技术

  2. 首先介绍了低压配电网拓扑发现技术现状，其次详细介绍了基于高频同步采集与边缘计算的低压配电网电气拓扑发现技术，包括数据的高频同步采集、利用皮尔逊相关系数法进行台区识别、分析电表之间的互信息、通过生成树算法生成物理拓扑等，最后进行验证和结果展示。与其他通过纯软件算法实现拓扑发现的方法相比，所提方法既能保证数据的同时性又可及时反映拓扑的变化，使得低压台区电气拓扑判断更加精准。

  3. 所属分类：其它

  1. 集群风电场出力统计指标建模与应用

  2. 基于概率统计理论，建立单个风电场与集群风电场出力的中心矩关系模型。从风电出力概率分布特性的角度，引入描述风电出力“分布形状”的2个统计学指标——偏度和峰度。基于集群风电出力均值、标准差、偏度和峰度4个统计性指标，构建表征集群风电出力概率分布的皮尔逊族模型，模拟集群风电场出力时序数据，进而得到集群风电场出力曲线。基于对区域典型风电集群历史出力数据的分析，根据经验建立风电场间相关系数与风电场间距离的指数关系模型，并给出区域风电场各阶标准差与平均出力之间的近似多项式关系模型，降低了计算核心指标所需数据

  3. 所属分类：其它