机器学习基础 | 互相关系数和互信息异同探讨
主要阐述互相关系数和互信息的区别和联系，先说结论： 对于高斯分布，两者是等价的，且存在转换公式，当\(X\)与\(Y\)互相关系数为零时，两者相互独立，且互信息为零；当互相关系数为\(\pm1\)时，两者完全相关且互信息为无穷大，转换公式： \[I(X,Y)=-\frac ...
原文：机器学习中的度量——相关系数
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种 度量 来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的 度量 可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种 度量 ， 度量 主要由两种，分别为距离 相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点 而相似度研究主体是线性空间中向量 相关系数研究主体主要是分布数据。本文主要介绍相关 ...
2019-06-15 20:02 0 1340 推荐指数：
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