Correlation 是在两组数据基础上的相对值，消除了数据组本身大小对相关性的影响（eliminate the effects of size)，着重描述其相对的相关性,从而使不同规模的数据组之间具有可比性和对照性。 打个比方，如 …

相关性 （Correlation，或称 相关系数 或 关联系数），显示两相关变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。而 相干性 （Coherence）， 与 …

Pearson相关性系数（Pearson Correlation） 是衡量向量相似度的一种方法。 输出范围为-1到+1, 0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。

如何理解统计物理中的关联长度（correlation length）？ 经常看到物理书说一个系统在临界点附近，关联长度是发散的（correlation length diverge）不是很懂，求物理大神简单解释下 显示全部 关注者 166 …

correlation：谈论correlation需要进一步假设这个量子系统可以被分为两部分，比如说两个系统分别叫A和B。 那么如果 \rho_ {AB}\neq\rho_A\otimes\rho_B 就说 \rho_ {AB} 有 correlation。

Kappa值用于衡量数据的一致性程度，Kappa值记作 \kappa 。比如分析两名医生对患者诊断结果的一致性程度；分析不同方法对同一批样本检验结果的一致性；可以用Kappa一致性检验进行分析。 …

在解决multi-view learning问题时，用到了典型相关分析，首先简单介绍一下multi-view learning。 在Fig. 5.中，每一列表示同一个摄像头捕捉到的3个不同动作（类别）的图片，每一行表示5个不同摄像 …

域自适应方法中常用的分布差异度量方式 (距离损失)有何异同？ 试比较： Maximum Mean Discrepancy (MMD) Correlation Alignment (CORAL) Central M… 显示全部 关注者 10 被浏览

知乎问题页面，提供关于Numpy计算Python中Pearson相关系数的讨论和解答。

Pearson 相关系数 （Pearson Correlation Coefficient，常简称 PCC，非 “Person 相关系数”），它是统计学中衡量 两个连续变量之间线性相关强度与方向 的经典指标，由英国统计学家卡尔・皮尔逊（Karl …