covariance（协变）和 correlation（相关性）如何理解他们的区 …
知乎用户 Covariance 是绝对值，体现了两组合之间绝对相关性的大小； 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 …
相干性 (coherence )和相关性 (correlation) 有什么区别和联系？
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 …
如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？
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。
如何理解量子系统的Coherence, Correlation和Entanglement的关系 …
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。
量子化学中的电子交换能和相关能，能不能给一些通俗的类比，容 …
而有机化学键的能量大约在5eV，因此，必须解决瞬时电子相关，才能描述化学反应过程中，电子的运动情况。 而楼主说的exchange和correlation (EX-CO) 并不是HF方程的研究方向，因 …
机器学习中有哪些缓解spurious correlation的方法？ - 知乎
我最近正在思考自然语言处理当中的Spurious Correlation问题，也正好发了一篇相关的论文在EMNLP 2020，或许能给一些参考。 Spurious Correlation一般是在小数据集上发生的，因为我 …
相关系数和R方的关系是什么？ - 知乎
维基百科Coefficient of determination（也就是R方）有明确的解释： “ In linear least squares multiple regression with an estimated intercept term, R^2 equals the square of the Pearson …
如何分析两个时间序列之间是否存在相关性？ - 知乎
量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手, 下面说说我的总结仅供参考 (Python). 基于你的信号类型，你对信号作出的假设，以及你想要从数据中寻找什么样的同步性数据的目标，来 …
归一化相关系数（normalized correlation）的定义是什么，它和相 …
感谢 @李某人 邀请！ 相似度量（Similarity） 即计算个体间的相似程度，与距离度量相反，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大。 归一化是一种简化计算的方式，即将有 …
如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？
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・ …