我不完美的梦 你陪着我想 不完美的勇气 你说更勇敢 不完美的泪 你笑着擦干 不完美的歌 你都会唱 我不完美心事 你全放在心上 这不完美的我 你总当做宝贝 你给我的爱也许不完美 但却最美                      🎵 周冬雨《不完美女孩》 皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient），又称皮尔森积矩相关系数，是一种衡量两个变量之间线性相

一直纠结皮尔森相关系数能不能用于类别型或有序型变量的相关性检测，之前教学时候用的数据都是连续型的，看到这篇文章的介绍，点击打开链接其中提到： “必须假设数据是成对地从正态分布中取得的。” 更加确定了，类别型变量本身就是离散型的变量。      统计学中的分布有（摘抄网上资源）：      一常用离散类型分布：1二项分布，2泊松分布，3几何分布，4负二项分布，5单点分布，6 对数分布，7超几

(1)条件独立性检验： 定义：条件独立性是指给定某个变量的取值时，另两个变量之间没有关联。在条件独立性检验中，我们通过观察样本数据来判断两个变量是否在给定其他变量的条件下独立。 在PC算法中的应用：在PC算法中，条件独立性检验用于判断是否可以在图结构中删除某些边，从而逐步构建骨架图。 (2)皮尔逊相关： 定义：皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量线性关系强度和方向的统计量,不涉及条件独立性。它的

目录 前言 协同过滤算法(简称CF) 皮尔森(pearson)相关系数公式 算法介绍  算法示例1： 算法示例2 前言 理解吧同胞们，实在是没办发把wps公式复制到文章上，只能截图了，我服了！！！ 协同过滤算法(简称CF) 在早期，协同过滤几乎等同于推荐系统。主要的功能是预测和推荐。协同过滤推荐算法分为两类，分别是： （英文userCF） 基于用户的协同过滤算法

统计相关系数简介 统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数和肯德尔（kendall）相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度，p的一个几何解释是其代表两个变量的取值根据均值集中后构成的向量之间夹角的余弦. 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可