協方差，皮爾遜相關性，卡方檢驗
1、協方差 協方差（Covariance）在概率論和統計學中用於衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變量是相同的情況。 期望值分別為與的兩個具有有限二階矩的實數隨機變量X ...
原文：Spark MLlib基本算法【相關性分析、卡方檢驗、總結器】
一.相關性分析 .簡介 計算兩個系列數據之間的相關性是統計中的常見操作。在spark.ml中提供了很多算法用來計算兩兩的相關性。目前支持的相關性算法是Pearson和Spearman。Correlation使用指定的方法計算輸入數據集的相關矩陣。輸出是一個DataFrame，其中包含向量列的相關矩陣。 .代碼實現 .源碼分析 .執行結果 二.卡方檢驗 .簡介 ChiSquareTest針對標簽上的 ...
2019-11-29 15:09 0 775 推薦指數：
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