数据集中的变量之间可能存在复杂且未知的关系。重要的是发现和量化数据集的变量相关的程度。这些知识可以帮你更好地准备数据,以满足机器学习算法的预期,例如线性回归,其性能会随着这些相关的出现而降低。
相关系数 15.1 相关系数的概念 著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。 依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关
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描述性分析只能分析数据呈现出来的基本特征,不能挖掘变量之间深层次的关系,无法为后期模型的建立及预测做准备。这个时候就需要掌握推断性分析方法,第一个方法就是相关分析。
导读:相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析,从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中,任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R(相关系数)表示,R的取值范围是[-1, 1]。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前,我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息,并把这些特征转换成特征矩阵的数值,这也就是机器学习实践中的重要步骤之一,特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
提到方差,大家都不陌生在R语言实现很简单,一个命令var()。但是提到方差的应用,你是否了解?
FRM第一部分的考试第二章叫做数量分析,其实说白了就是概率论和数理统计。想想自己在本科学的概率论,虽然分数还比较高,但是真的是没有理解透彻,学了一遍也算是加深了系统性理解了吧。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间,在二维线形条件下,当 r为1 时,表示两组变量为完全的正相关;r为-1时则表示完全负相关;r越靠近0轴,两组变量间相关性越弱。一般来说,|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图(图1)上,我们发现了
今天分享一下数据分析的一些基本思想,我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。 用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用数据说话 数据本不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例,从数据分析的角度来解读,看看能不能开出新花?为
用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。
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今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想,我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。 用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用数据说话 数据本不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例,从数据分析的角度来解读,看看能不能开
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1)。除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包。
有人说相关系数(correlation coefficient,r)和决定系数(coefficient of determination,R^2,读作R-Squared)都是评价两个变量相关性的指标,且相关系数的平方就是决定系数?这种说法对不对呢?请听下文分解!
推荐的定义 推荐算法可以分为三大类,基于用户的,基于物品的和基于内容的,前两者均属于协同过滤的范畴,仅仅通过用户与物品之间的关系进行推荐,无需了解物品自身的属性。而几乎内容的推荐技术很有用,但是必须与特定领域相结合,比如推荐一本书就必须了解书的属性,作者,颜色,内容等等。但是这些知识无法转移到其他领域,比如基于内容的图书推荐就对推荐哪道菜比较好吃毫无用处。 所有mahout对基于内容的推荐涉及很少。 基于用户的推荐 算法 基于用户的推荐算法来源与对相似用户爱好的总结,一般过程如下: for (用户u尚未
相亲可能是大家经历过或者即将经历的一大人生阶段,要论其中门道可是林林总总,稀奇古怪也属屡见不鲜。就拿其中的征婚条件而言,“硬通货”的房、车、存款、工作、品格,“软条件”的相貌、身材、学历等五花八门,在诸多相亲对象里,若有一位俱是上佳,那直接领走便是。但若是有长有短,可就让人难以度量决断了。这时候如果我们能够将众多指标汇总,通过某种方式得出一个综合指标,用这个指标在一定程度上代替原来的各种征婚条件,这样就可以将相亲对象一一排序,择优录取了。
前面几天阐述了线性回归的最小二乘法(OLS)在做回归时,一致地看待每一个样本点,是典型的无偏估计,会得到一个使得残差最小的权重参数。然而,在面对一堆数据集存在多重共线性时,OLS 就变得对样本点的误差
案件回顾 饭团销售额下滑 酒馆的热销菜品之一饭团,近几个月销量比去年同期少了约2成 酒馆给出了47种菜品,三个月内每天的销售数据(问题:什么原因导致了饭团销量的下降?) 菜品销量变化分析 将数据存储为csv格式,导入python。为了直观的看看饭团销售额的时间序列,画出饭团3个月内的销售额时间序列图。 menus.日期 = pd.to_datetime(menus.日期) import matplotlib.pyplot as plt import pylab menus.index = menus.i
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