双样本T检验、F检验——机器学习中样本中的某个特征（自变量）和因变量之间的相关性强弱
我认为T检验 和F检验在机器学习中的作用：判断机器学习中样本集中的某个特征（自变量）和因变量之间的相关性强弱（用于在建模中判断此自变量是否可以扔掉） 最近在做数据分析方面的工作，经常需要检验两组样本之间是否存在差异，所以会遇到统计学中假设检验相关的知识 ...
原文：多变量相关性分析(一个因变量与多个自变量)
转自：https: zhuanlan.zhihu.com p 目录： 前言 偏相关或复相关 意义与用途 分析方法： 样本相关系数矩阵 相关系数检验 复相关分析 决定系数 RMSE的介绍 小结 一 前言： 继上一篇文章，继续探讨相关性分析，这次不再是两个变量，而是 个或者以上的变量之间的相关关系分析。 没读过上篇文章请先仔细阅读再过来，因为多变量本质上是基于双变量的 TzeSing Kong：相关性 ...
2020-05-12 11:22 0 15511 推荐指数：
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