源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

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),

上一篇通过公式自己写了一个计算两组数据的皮尔逊积矩相关系数(Pearson's r)的方法,但np已经提供了一个用于计算皮尔逊积矩相关系数(Pearson's r)的方法 np.corrcoef() : a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,4,1,5,1,3,6,2,7,0]) c = pd.Series([0,3,2,1,4,7,1,9,6,2]) x = np.vstack((a,b,c)) r = np.corrco

皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) 计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关: 皮尔逊积矩线性相关系数的公式是: (标准化数据a * 标准化数据b).mean() def correlation(x, y): meanX = x.

Pearson(皮尔逊)相关系数:也叫pearson积差相关系数.衡量两个连续变量之间的线性相关程度. 当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间呈线性关系时,表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数,主要有Pearson简单相关系数. Pearson相关系数公式如下: Pearson(皮尔逊)相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的时候表示两者负相关),但是协方差值的大小并不能很好地度量两个随机变量的关联程度

一.原理 注意 专有名词.(例如:极高相关) 二.代码 import numpy as np f = open('../file/Pearson.csv', encoding='utf-8') data = np.loadtxt(f,int,delimiter = ",", skiprows = 1) a = data[:,1] b = data[:,0] pccs = np.corrcoef(a, b) print('皮尔徐矩阵系数为:\n',pccs) 皮尔徐矩阵系数为: [[1.

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 2 14:49:59 2018 @author: zhen """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime def normal(a): #最大值最小值归一化 return (a - np.mi

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

题目大意:给出长度为n的一条隧道,每个位置都有一定数量的财宝.给你一枚骰子,roll到几点就前进几步,如果即将到达的地方超过了这条隧道长度,就重新roll一次,走到n点结束.求这个过程能收获多少财宝. 题目思路:很明显问题是求期望值的. 期望值公式: E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) (p为概率,x为某一点价值). 具体看代码 #include<cstdio> #include<stdio.h> #include<cstdl

一.欧几里得距离就是向量的距离公式 二.皮尔逊相关系数反应的就是线性相关 游戏http://guessthecorrelation.com/ 的秘诀也就是判断一组点的拟合线的斜率y/x ------------------------2016-7-12 23:54:28-- source:如何理解Pearson Correlation Coefficient

参考:Pearson Residuals 这些概念到底是写什么?怎么产生的? 统计学功力太弱了!

https://www.bnuoj.com/v3/contest_show.php?cid=9148#problem/I [题意] 给定n个操作数和n-1个操作符,组成一个数学式子.每次可以选择两个相邻操作数及中间的操作符进行运算,如a-b变成一个数(a-b),直到这个式子变成一个数.同一个初始式子可以进行不同的操作,最后的结果也可能不同.最后求不同操作得到结果的和(mod 1000 000 007) 对于两个操作,只要存在一步是不同的,这两个操作就被认为是不同的. [思路] 总体思路是区间dp

起因:在一场训练赛上.有这么一题没做出来. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6829 题目大意:有三个人,他们分别有\(X,Y,Z\)块钱(\(1<=X,Y,Z<=1e6\)),钱数最多的(如果不止一个那么随机等概率的选一个)随机等可能的选另一个人送他一块钱.直到三个人钱数相同为止.输出送钱轮数的期望,如果根本停不下来,输出-1. 根据题目的意思,其实就是每次向包里随机加入一枚钱币,直到包里某种钱币数量达到 100.本题的核心是如何

Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学建模新手入门 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模.准备数模竞赛的小白准备的系列教程. [Python数学建模-01.新手必读] 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑: 学习数学建模难不难?应该怎么学? 学习数学建模选择什么计算机语言最好?我要学 Matlab

题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3143 分析: 易得如果知道了每条边经过的数学期望,那就可以贪心着按每条边的期望的大小赋值,所以问题就是如何求每条边的期望. 直接求没办法求的,可以先求出每个点经过的期望. 易得f[i]=∑f[j]/d[j] j->i有边 特殊的,对于起点,因为刚开始就在,所以应该是f[1]=1+∑f[j]/d[j]:对于终点,到了终点后不能再到其他节点,所以对其他边并没有贡献,所以f[n]=0 然后

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

题1: Uva 1636 Headshot 题目大意: 给出一个000111序列,注意实际上是环状的.问是0出现的概率大,还是当前是0,下一个还是0的概率大. 问题比较简单,注意比较大小: A/C > B/D  <=> A * D > B * C #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <iostr

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

The number of steps nid=24#time" style="padding-bottom:0px; margin:0px; padding-left:0px; padding-right:0px; color:rgb(83,113,197); text-decoration:none; padding-top:0px"> Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描写叙述 Mary

Python是一门解释型语言?我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是Python是一门解释型语言,我就这样一直相信下去,直到发现.pyc文件的存在,如果真是解释型语言,那么生成的.pyc文件的是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊! 为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清一下这个问题,并且把一些基础概念给理一理. 解释型语言和编译型语言计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语