EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比

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计算气象变量与PM2.5浓度的Pearson系数

(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间 (3)、当X的

Calculus－Graphical－Numerical－Algebraic－4th－edition AP教材

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

线性规划的matlab代码 RecommenderSystems 主要是对推荐系统常用算法 matlab 代码版的编写。 包括了Pearson相似度算法，基于用户的UserCF算法，基于物品的ItemCF算法，slope one算法，TopN推荐，MAE，RMSE，topN推荐准确度，覆盖率计算等常用算法 实验代码有些是两年前写的，编写有些不太规范，且个别程序时间复杂度上较高，先存在这上面，供以后自己有需要时能够方便温故、翻新。 关于编写协同过滤推荐算法代码中的一些需要注意的参数细节： 由于推荐系统方面学术研究方面大多是是离线实验，且实验参数较多，每个学者改进的点不一样各固定参数可能与别的学者很少出现全部一直，所有完全复制一篇论文中的实验结果是极其困难的。且很多学者在文章中并没有交代，比如数据集中测试集和训练集的划分比例、实验次数、随机划分策略、目标用户和目标项目的占项目的比例、由于传统公式的缺陷性各种为出现无穷大和为1或者为0时的处理、近邻数量的设置、推荐列表长度的设置等等，所有的这些，有一个参数不一样，实验数据都会发生很大的变化。 那些曾经踩过的坑，待续……

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关于文本匹配算法研究与优化的毕业设计论文，详细阐述了所用的函数库及意义；研究方案设计与研究方法；研究成果及分析等等

介绍： 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。---科普中国-科学百科 使用： 皮尔逊相关性系数计算工具类，将该类复制到项目目录后，可根据业务需求，传递参数调用就行。