当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时,CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数.(缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略.)当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时,相关系数分析工具则尤为有用.它会提供一个输出表格,即相关矩阵,显示应用到每对可能的测量变量的 CORREL函数值.相关系数与协方差相似,是两个测量变量之间关联变化程度的指标.与协方差不同的是,相关系数是比例值,因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关.(例如,如果两个测量变量为重量和高度,则将
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One Class SVM 是指你的training data 只有一类positive (或者negative)的data, 而没有另外的一类.在这时,你需要learn的实际上你training data 的boundary.而这时不能使用 maximum margin 了,因为你没有两类的data. 所以呢,在这边文章中,“Estimating the support of a high-dimensional distribution”, Schölkopf 假设最好的boundary要远
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public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println(recursive(30)); } public static int recursive(int i){ // int a0=1; // int a1=1; // int a2=a1+a0; // int a3=a2+a1; if (i==0||i==1) return 1; return recursive(--i)+recursiv