pandas 绘图 结果： Index(['label', 'flow_cnt', 'len(srcip_arr)', 'len(dstip_arr)', 'subdom ...

　　在使用机器学习模型对数据进行训练的时候，需要考虑数据量和数据维度，在很多情况下并不是需要大量的数据和大量的数据维度，这样会造成机器学习模型运行慢，且消耗硬件设备。除此之外，在数据维度较大的情况下，还存在”维度灾难“的问题。在本篇博客里不对数据质量的判定，以及数据的增删做详细的介绍，只介绍 ...

统计学习中的相关性 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient）： 度量两个变量X和Y之间的 相关（线性相关） 斯皮尔曼相关性系数（spearman correlation coefficient ...

相关性分析 相关性分析解决解决以下两个问题： 判断两个或多个变量之间的统计学关联； 如果存在关联，进一步分析关联强度和方向 双变量相关系数 Pearson相关系数 用于度量两个变量X和Y之间的相关程度（线性相关），其值介于-1与1之间，定义为两个变量的协方差除以他们的标准差 ...

corr 线性或等级相关 折叠全部页面 句法 rho = corr(X) rho = corr(X,Y) [rho,pval] = corr(X,Y ...

什么是相关性分析： 相关性分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等 有点类似于特征提取 常用的相关性分析方法 协方差及协方差矩阵 ...

函数说明： 1. cosing_similarity(array) 输入的样本为array格式，为经过词袋模型编码以后的向量化特征，用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型，并对每一个文章内容做词统计以后， 我们如果要判断两个文章内容的相关性，这时候 ...

DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1) 参数说明： method：可选值为{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} pearson：Pearson相关系数来衡量两个数据集合是否 ...