如何用numpy求出第n个最大相关系数及其指标？ - 腾讯云开发者社区

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

（2）相对数比较相对数比较是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种。...6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值进行对比，用以说明发展方向和变化的速度。如发展速度、增长速度等。...3.2.3、统计量分析用统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析。...() 依次给出前1、2、…、n个数的最大值 Pandas cummin() 依次给出前1、2、…、n个数的最小值 Pandas 表3-10 Pandas累积统计特征函数方法名函数功能所属库 rolling_sum...依次对相邻两项求和 3.3.3、统计作图函数通过统计作图函数绘制的图表可以直观地反映出数据及统计量的性质及其内在规律，如盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系

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PCA模型

,k) \end{array} Zi=x~Tηi (i=1,2,⋯,k) 则第个主成分可由以下两个条件决定；在以上条件下，使得达到最大。...步骤假设进行主成分分析的指标变量有个：；共有个评价对象，第个评价对象的第个指标的取值为，评价矩阵为 A=(aij)n×m\begin{array}{c}...μj)2j=1,2,⋯,m 即，为第个指标的标准均值和样本标准差。...} rij=n−1∑k=1naki~⋅akj~ (i,j=1,2,⋯,m) 易知式中，是第个指标与第个指标的相关系数。...3.3 计算特征值和特征向量计算相关系数矩阵的特征值，及对应的特征向量，其中，由特征向量组成个新的指标变量 y1=μ11x1~+μ21x2~+⋯+μm1xm~y2=

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（数据科学学习手札20）主成分分析原理推导&Python自编函数实现

其中，uij为第i个主成分yi与第j个原始变量xj间的线性相关系数，y1，y2，... ... ，yp分别为第一、二...、p主成分，且u11，... ......，u2p通过与对应的原始变量进行线性组合，使得y2对原始变量中的未被y1解释的变异部分获得最大的解释能力，依次类推，直到p个主成分均求出；通常我们基于对原始变量降维的目的，会从这p个主成分中选取少于p的...通过上述推导，我们可以使用原始变量的协方差矩阵来求解各主成分，在计算出所有主成分之后，就要进行主成分的选择，由于主成分与原始变量的协方差矩阵直接挂钩，我们定义第k个主成分yk的方差贡献率： ?...即为第i个主成分与第j原始变量的相关系数，矩阵A=(aij)称为因子载荷矩阵，在实际中常用aij代替uij作为主成分系数，因为它是标准化系数，能反映变量影响的大小；到此我们已经知道了主成分分析的主要原理...''' pca['第1主成分'] 查看第1主成分结果如下： ?

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使用Python进行描述性统计

极差是只考虑了最大值和最小值的发散程度指标，相对来说，方差包含了更多的信息，标准差基于方差但是与原始数据同量级，变异系数基于标准差但是进行了无量纲处理。...使用NumPy计算协方差和相关系数： ?...bias=1表示结果需要除以N，否则只计算了分子部分 7 #返回结果为矩阵，第i行第j列的数据表示第i组数与第j组数的协方差。...对角线为方差 8 cov(data, bias=1) 9 10 #计算两组数的相关系数 11 #返回结果为矩阵，第i行第j列的数据表示第i组数与第j组数的相关系数。...numpy cov 计算协方差 numpy corrcoef 计算相关系数 ---- 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念　　使用图分析可以更加直观地展示数据的分布（频数分析

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使用Python进行描述性统计

数据的发散程度可用极差（PTP）、方差（Variance）、标准差（STD）、变异系数（CV）来衡量，它们的计算方法如下：　　极差是只考虑了最大值和最小值的发散程度指标，相对来说，方差包含了更多的信息...使用NumPy计算协方差和相关系数： 1 from numpy import array, cov, corrcoef 2 3 data = array([data1, data2]) 4...5 #计算两组数的协方差 6 #参数bias=1表示结果需要除以N，否则只计算了分子部分 7 #返回结果为矩阵，第i行第j列的数据表示第i组数与第j组数的协方差。...对角线为方差 8 cov(data, bias=1) 9 10 #计算两组数的相关系数 11 #返回结果为矩阵，第i行第j列的数据表示第i组数与第j组数的相关系数。...var 计算方差 numpy std 计算标准差 numpy cov 计算协方差 numpy corrcoef 计算相关系数 ---- 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念

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Python数据分析之数据探索分析(EDA)

简单统计量分析----data.describe() 可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是最大值和最小值，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。 ?...n 次方根。...，即最大值减最小值后所得之数据。...第一四分位数：又称较小四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数：又称中位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。两个定序测量数据（顺序变量）之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

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多元统计分析：典型相关分析

,yq 类似PCA的做法：每组变量中选择若干代表性综合指标（变量的线性组合），通过研究两组综合指标间关系来反映两组变量间相关关系即线性组合之间的相关关系步骤：每组变量...中找变量的线性组合，使其具有最大相关性每组变量中找第二对线性组合，使其分别与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有次大相关性如此反复，直到两组变量间相关性被提取完毕典型相关系数...求出 "去掉前 k 个典型相关系数的影响" 后所剩(p - k) 个典型相关系数是否可达到显著所计算的 x2 值若大于 x2[(p−r+1)(q−r+1)] 便拒绝典型相关系数为...v1: Y1 载荷最大 X1 载荷，Y1载荷相同正负 -> 相同方向的影响结论：Y1(生活消费) 主要由 X1(工资性收入) 维持 $cor 相关系数依次为第1对典型相关变量（u1, v1）...的相关系数第2对典型相关变量（u2, v2）的相关系数 ...

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Python | Numpy：详解计算矩阵的均值和标准差

标准差越大，说明波动越大，即各方案之间的取值差距越大，权重会越高；指标之间的冲突性，用相关系数进行表示，若两个指标之间具有较强的正相关，说明其冲突性越小，权重会越低。...对于 CRITIC 权重法而言，在标准差一定时，指标间冲突性越小，权重也越小；冲突性越大，权重也越大；另外，当两个指标间的正相关程度越大时，（相关系数越接近1），冲突性越小，这表明这两个指标在评价方案的优劣上反映的信息有较大的相似性...在用 Python 复现 CRITIC 权重法时，需要计算变异系数，以标准差的形式来表现，如下所示： Sj表示第 j 个指标的标准差，在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...研究收集到湖南省某医院 2011 年 5 个科室的数据，共有 6 个指标，当前希望通过已有数据分析各个指标的权重情况如何，便于医院对各个指标设立权重进行后续的综合评价，用于各个科室的综合比较等。...m = X.shape print(m, n) for i in range(n): for j in range(m): if j == 5: X[i

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统计学方法

对m个待评测项目、n个属性，评价矩阵R.shape=(m, n)，则各属性信息熵为 E = -(P * ln(P)).sum(0)，其中P = R/R.sum(0)...计算各属性熵值 E = 1/ln(m) * E 这个公式和上面的公式不一样，保证在属性熵最大（个项目在该属性上取值相同）时E = 1，此时熵权计算公式简单...n,m=np.shape(data0) #一行一个样本，一列一个指标 #下面是归一化 maxium=np.max(data0,axis=0) minium=np.min...(data0,axis=0) data= (data0-minium)*1.0/(maxium-minium) ##计算第j项指标，第i个样本占该指标的比重 sumzb=np.sum...() ## 存储C_data相关系数的矩阵 import numpy as np dp_corr_mat = np.zeros([len(C_data_column_names) , len

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【机器学习数据预处理】数据准备

whiskerprops 指定须线的属性，可以是一个字典，用于设置须线的样式，如颜色、线型等。 medianprops 指定中位数线的属性，可以是一个字典，用于设置中位数线的样式，如颜色、线型等。...flierprops 指定异常值的属性，可以是一个字典，用于设置异常值的样式，如颜色、标记符号等。 boxprops 指定箱体的属性，可以是一个字典，用于设置箱体的样式，如颜色、填充等。...： mean(x)=\overline{x}=\sum f_ix_i 在上方的公式中， x_i 为第 i 个组段的组中值， f_i 为 i 个组段的频率。...相关系数相关系数最早是由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。...（3）Kendall等级相关系数 Kendall等级相关系数是用于反映分类相关变量的相关指标，适用于两个变量均为有序分类的情况，对相关的有序变量进行非参数性相关检验，取值范围为[-1,1]。

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基于协同过滤的推荐引擎（理论部分）

皮尔逊相关系数.jpg 资料参考这里 1、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数可以用来度量两个向量之间的相似度，比欧氏距离好的一点是它对用户评级不敏感，比如某个狂躁者对所有电影评分都是5，一个忧郁者对所有电影评分都是...1，皮尔逊相关系数会认为这两个向量相等。...corrcoef(colA, colB, rowvar=0)返回的是变量的相关系数矩阵，第[0][1]个元素是相关系数，rowvar=0代表列是variables。API在这里。...个元素是第0轴的下标，第1个元素是第1轴的下标 print(np.nonzero(np.logical_and(a.A > 0, b.A > 0))[0]) # [1] 因为是二维单列向量，取第0轴下标就行...的shape是（n，4），原来的n变成了行，我们求相似度传的是一个个的列向量，所以转置。

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数据特征分析

对比分析对比分析 → 两个互相联系的指标进行比较绝对数比较（相减） / 相对数比较（相除）结构分析、比例分析、空间比较分析、动态对比分析 # 1、绝对数比较 → 相减 # 相互对比的指标在量级上不能差别过大...统计分析统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 # 1、集中趋势度量 # 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值...n)） # ② 排序后，计算出每个数据对应的百分位p{i}，即第i个数据x(i)为p(i)分位数，其中p(i)=(i-0.5)/n （pi有多重算法，这里以最常用方法为主） # ③ 绘制直方图 +...# 直接用算法做KS检验 from scipy import stats # scipy包是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算 data...di，di2 n = len(data) rs = - * (data['d2'].sum()) / (n * (n** - )) print('Pearson相关系数为：%.4f' % rs)

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基于协同过滤的推荐引擎（理论部分）

今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西本身的属性，而是根据其他用户对它的喜好程度进行推荐的。...资料参考这里 - 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数可以用来度量两个向量之间的相似度，比欧氏距离好的一点是它对用户评级不敏感，比如某个狂躁者对所有电影评分都是5，一个忧郁者对所有电影评分都是1，皮尔逊相关系数会认为这两个向量相等...corrcoef(colA, colB, rowvar=0)返回的是变量的相关系数矩阵，第[0][1]个元素是相关系数，rowvar=0代表列是variables。API在这里。...个元素是第0轴的下标，第1个元素是第1轴的下标 print(np.nonzero(np.logical_and(a.A > 0, b.A > 0))[0]) # [1] 因为是二维单列向量，取第0轴下标就行...的shape是（n，4），原来的n变成了行，我们求相似度传的是一个个的列向量，所以转置。

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【源头活水】一种高效评估预训练模型是否适合当前任务的方法

个预训练模型组成的集合 ? 和含有 ? 个标签的数据集 ? ，正常情况下，我们是通过微调使用各种评判指标作为衡量模型 ? 的表现 ? ，而现在我们想要通过一种方法得到 ?...我们在深入研究该算法后发现，很多矩阵运算的开销可以通过巧妙的计算优化手段大大降低，因此将计算流程优化为上图第10行，整体的计算复杂度降低了一个阶，从四次方降低为三次方(见下表)，使得该算法在数秒内就能处理常见情况...使用若干个常用预训练模型，通过耗时的微调过程得到它们的迁移性指标，然后衡量LogME与迁移性指标的相关性。相关性指标为加权肯达尔系数 ? ，它的取值范围是 ? 。相关系数为 ?...将10个常用预训练模型迁移到9个常见分类数据集中，发现LogME与微调准确率有很高的相关性(见下图)，显著优于之前的LEEP和NCE方法。在这几个数据集中，LogME的相关系数 ?...而之前的方法如LEEP和NCE，虽然耗时更少，但是效果很差，适用范围也很有限，完全不如LogME方法： ?

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什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

比如：第2列，模型对猫（类别2）预测了1+4=5只（此时，不看预测对与错），再分析，第2列第1行非对角线元素，预测错误（预测值是猫，实际是狗），第2列第2行为对角元素，预测正确（预测值是猫，实际是猫），...对于IoU的理解，可延伸阅读一下：语义分割的评价指标——IoU 语义分割代码阅读—评价指标mIoU的计算 ---- 3 综合实例上述对语义分割中常用5个评价指标进行了简介，下面列举一个例子，按照评价指标计算的三个步骤进行讲解...，即： b 01，b 20 步骤二：求出混淆矩阵混淆矩阵由：fast_hist(a, b, n)函数求出，此函数也是评估指标相关代码的关键！...=n**2) （np.bincount函数学习链接：numpy.bincount详解）其作用是产生一行n * n个元素的向量，向量中的每个元素存储统计结果，假如该向量为d，则其中的d(i*n + j...语义分割的评价指标——IoU 语义分割代码阅读—评价指标mIoU的计算深度学习图像分割评测指标MIOU之python代码详解语义分割常用指标详解（附代码）【语义分割】评价指标总结及代码实现 numpy.bincount

1.6K2 0

机器学习模型评估指标

在选择一个机器学习指标前，我们需要思考清楚应用目标，即业务指标。为机器学习应用选择特定算法的结果就是业务影响。当选择一个模型或调整指标时，应该使其最大化正面影响业务指标。...我们用python中skit-learn库中的metrics为例，展示如何用python代码计算指标： import numpy as np from sklearn.metrics import...{ij}} log(p_{ij}) 这个公式中的各个字母含义为： N：样本数 M：类别数，二分类中M=2,多分类问题中M大于2. y_{ij}：第i个样本属于分类j时为为1，否则为0 p_{ij}：第i...个样本被预测为第j类的概率 logloss用来衡量给定类别的概率预测指标。...这个指标给出了错误的幅度，但没有给出方向，如高估还是低估。

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这个金融级异常根因定位，智能运维界都直呼内行！

算法步骤如下：读取从判定时刻起前30分钟内指标的基线值，并求出这30分钟内指标的基线均值序列 BLVS : ?...2、聚类实现为实现指标聚类，首先需定义指标序列间的距离度量，本方案对比了三种距离度量：欧式距离、基于Pearson相关系数的度量和基于Spearman相关系数的度量，假设CDS1、CDS2为两个时间序列...，CDij为CDSi的第j个分量，n为时间序列的长度，他们的距离定义如下：（1）欧式距离： ?...（2）基于Pearson相关系数的度量： ? （3）基于Spearman相关系数的度量： ? 其中，rk1、rk2 为CDS1、CDS2中的分量转换为降序位置指标后的序列。...经回测发现如下结果：最有可能导致A交易系统V机器交易响应时间异常的三个告警事件和最不可能导致它的一个告警事件及其推断相对值是： ?

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统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

第3天了解了Numpy这个工具库。第4天初步了解了Pandas这个库原文复习（点击查看）：第1天：谁来给我讲讲Python？...第2天：再接着介绍一下Python呗【第3天：Numpy你好】【第4天：欢迎光临Pandas】【第四天的补充】今天将带来第5天的学习日记。目录如下：前言一、描述性统计 1....相关系数利用 .corr() 可以计算相关系数，比如计算四个季度的相关系数： ? 计算年份的相关系数呢？转置一下就可以了： ? 然而可惜的是——没有P值！...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.

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聚类方法学习总结

5）k均值聚类（1）模型：k均值聚类的目标是将n个样本分到k个不同的类或簇中，属于硬聚类。K均值聚类的模型是一个从样本到类的函数。...分子是两个向量的点积，相同位置的特征值相乘再求和。分母是两个样本的向量长度。（6）用距离度量相似度时，距离越小样本越相似；用相关系数时，相关系数越大样本越相似。...（1）计算n个样本两两之间的欧氏距离{dij} （2）构造n个类，每个类只包含一个样本（3）合并类间距离最小的两个类，其中最短距离为类间距离，构建一个新类（4）计算新类与当前各类的距离。...否则，令t=t+1，返回第2步。...（2）计算方法对于第i个元素xi，计算xi与其同一个簇内的所有其他元素距离的平均值ai，用于量化簇内的凝聚度。

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盘一盘 Python 系列 3 - SciPy

我们希望找到一个函数 f(x) 来拟合这 N 个数据点，对于分段函数，因为有 N 个数据点，需要 N -1 段函数。...trapz 和 simps，首先在上下界之间取 n 个点 xi，再求出对应的函数值 f(xi)，再把当参数 f(xi) 和 xi 传到函数中。...投资组合的资产配置是个很重要的课题，投资者为了最大化回报或最小化风险，可以给各种资产配置不同的权重。本节我们看一个很流行的资产配置方法 - 风险平价 (Risk Parity, RP)。...RB 模型的思路就是通过分配风险 (上图的风险比例) 来影响权重 (上图的资产权重)，通常是给风险低的资产 (如债券) 高风险配额，而风险高的资产 (如股票) 低风险配额。...首先来定义 risk_parity 函数：该函数的两个参数 sigma 和 rho 是 n 个资产的波动率向量 (一维数组) 和相关系数矩阵 (二维数组)，其中 obj 就是用 numpy 把上面目标函数用

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