转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

整合一下,都是链接地址: MATLAB入门学习(一):初次使用.. MATLAB入门学习(二):矩阵相关 MATLAB入门学习(三):矩阵常用函数 MATLAB入门学习(四):编写简单.m文件和函数文件 MATLAB入门学习(五):绘制简单函数图像 MATLAB入门学习(六):三维作图 MATLAB入门学习(七):线性代数和微积分相关

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 在配置前可以在matlab里输入 mex -setup 来看下环境,检测vs结果有网友说跟是否正版有关,本人也不是很清楚. 这里要说明的是安装很新版本matlab的时候,当破解文件拷贝完后仍然出现出现error -8错误无法启动,那是因为windows系统的问题,可以用windows 易升来对系统

相关Matlab函数:hist, bar, cdfplot, ksdensity (1) hist函数 n = hist(Y, x)  假设x是一个向量,返回x的长度个以x为中心的,Y的分布情况. 比如:假设x是一个5元素的向量,返回Y在以x为中心的,x长度个范围内数据直方分布. [n,xout] = hist(...)  返回n和xout.包括有数目频率和间隔位置.能够使用bar(xout, n)来绘制直方图. (2) bar函数 绘制条形图.bar(X,Y) 将Y矩阵的每一行化成一组条形图.

1.安装pip: python -m pip install -U pip (打开命令行窗口:Anaconda Prompt) 升级:python -m pip install --upgrade pip (相关用法:https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#installing-from-wheels) 查询已经安装的包:pip list2.安装nilearn: pip install -U --user nilearn (打开命令行窗口:Anacon

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 几年前接触这个组件的时候,只需要在.NET平台进行一些常规的微积分计算,功能还比较少,只限于常规的数值计算,现在已经功能越来越多了,应该是目前最好的替代Matlab进行数值计算的.NET组件.本文及接下来的几篇文章将详细的对该组件进行介绍.还有在.NET平台使用相关Matlab混编进行数值计算的朋友

1.  概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 MultivariateStatisticalSummary 对象,这个对象包含列式的最大值.最小值.均值.方差等等. import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.stat.{Multivaria

一.在matlab下声音信号的I/O 1.读wav文件函数 •y = wavread('filename') •[y,Fs,bits] = wavread('filename') •[...] = wavread('filename',N) •[...] = wavread('filename',[N1 N2])   2.写wav文件函数 •wavwrite(y,'filename') •wavwrite(y,Fs,'filename') •wavwrite(y,Fs,N,'filename')

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(01)综合介绍 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基础数学类库使用Mat

Ricequant米筐金工--因子分析 作者:戴宇.小湖 上一篇介绍了单因子检验是因子分析前重要的一个步骤,是构建因子库.建立因子模型的基础,这篇报告首先对常见估值因子进行初步的检验. 第一篇．估值因子的分析 估值因子是一类具有特色的风格因子,本报告选取了PE,PB,PCF,PS,PEG五个常见的估值因子进行因子分析,测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日,测试数据是全市场股票的月数据,主要从有效性和稳定性两个角度分析因子. 通过此次报告可以初步得出以下结论: 1.  此次选择的五个估

目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedded 4. 使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromMode

0. 多元分析之聚类分析. 聚类分析是一种定量方法,从数据的角度,对样本或指标进行分类,进而进行更好的分析. 分为Q型聚类和R型聚类. 1. Q型聚类分析是对样本进行分类.有若干样本,我们把这些样本分成几类,每一类中的样本之间是“相似”的. 1)样本的相似性度量 样本之间的距离来描述样本之间的相似性. 常用的有绝对值距离.欧氏距离.使用欧氏距离必须标准化处理,但避免不了变量的多重相关性. 解决:使用马氏距离( Mahalanobis). 式子中,x.y是来自总体Z两个样本(向量).∑是Z的协方差

资源整理. 1 Coding: 1.支持TMS.WMTS标准瓦片下载,支持百度地图瓦片.高德地图瓦片.腾讯地图瓦片.天地图.ArcServer Rest瓦片.ArcServer本地缓存切片.geoserver WMS等瓦片下载.默认以png文件方式保存瓦片,也支持以sqlite(mbtiles格式)保存瓦片,支持瓦片base64编码后以sqlite保存(用于android端离线地图). MapTileGenerator 2.这个仓库托管现代 JavaScript 教程的内容,中文版. javas

两方面(发散,相关)~三方法(FWE) F:方皮卡互 W:RFE E:惩罚树 一.简介 我们的数据处理后,喂给算法之前,考虑到特征的实际情况,通常会从两个方面考虑来选择特征: 1)特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用 2)特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优先选择 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种: Filter:过滤法,按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈

#### [转载]原文地址:http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/4024733.html 在spark mllib 1.1版本中增加stat包,里面包含了一些统计相关的函数,本文主要分析其中的相关系数计算的原理与实现: 一.基本原理 在stat包中实现了皮尔逊(Pearson)与斯皮尔曼(Spearman)两类相关系数的计算 (1)Pearson:   (x,y)协方差/[(x标准方差)*(y标准方差)]