机器学习笔记——皮尔逊相关系数
【摘要】
在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。
皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明...
在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。
皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明相关性越强。
两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的
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