算法原理：基本概念介绍：支持度： 对于事件A→B的支持度 support=P(AB)置信度： 置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A)； 3、强关联规则： 如果存在一条关联规则，它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度，我们就称它为强关联规则。强关联规则就可以用来了解项之间的隐藏关系。所以关联分析的主要目的就是为了寻找强关联规则，而Apriori算法则主
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2023-11-24 19:08:58
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# 基于DSSM的文本相关性模型及PyTorch实现
在现代信息检索和推荐系统中，文本相关性是一个重要的研究方向。DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种有效的方法，用于评估查询和文档之间的相关性。本文将介绍DSSM的基本原理，并提供一个用PyTorch实现的简单示例，帮助大家了解如何搭建这样的模型。
## DSSM概述
DSSM通过将查询和文档嵌入到同
注：参考书籍《SPSS其实很简单》相依样本t检验，又称： 配对样本t检验，重复测量t检验，匹配样本t检验相依样本t检验的关键在于：两样本间在某一方面存在自然联系。比如：两样本可能包含同一个人在不同时刻进行测量或者两个有联系的人分别测量的结果。相依样本t检验的目标： 检验两个相关组别中关于某感兴趣的因变量的均值是否存在显著差异。数据要求： 一个自变量，一个连续因变量原假设： 对两总体均值差为0的原假
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2024-07-24 19:08:38
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一般搜索的query比较短，但如果query比较长，如是一段文本，需要搜索相似的文本，这时候一般就需要wand算法，该算法在广告系统中有比较成熟的应该，主要是adsense场景，需要搜索一个页面内容的相似广告。Wand方法简单来说，一般我们在计算文本相关性的时候，会通过倒排索引的方式进行查询，通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间，但是有时候仍然很慢。原因是很多时候我们其实只是想要top n个结
本文的配套代码已上传至github，链接在文末，同时附带中文数据集。一、传统方法的基本步骤预处理：首先进行分词，然后是除去停用词；将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型；进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等；接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等；训练分类器，后面只
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2023-10-25 22:17:26
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Python与机器学习之相关性(一)在机器学习应用过程中，遇到复杂的机器学习系统，往往是一个人或者一个团队去研究优化某个部分。而Andrew Ng不止一次的提到，有些公司花六个月去解决一开始就错的问题(Eg. High variance but try more training examples)，最后发现该部分根本不影响整体。如何避免？其中一种方法：先用简单的数据分析去描述问题，研究问题和特征
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2024-09-30 12:56:23
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文章目录引言数据计算相关系数映射相关系数到热图corrplot输入完整代码 引言生物学实验中，常常需要设置重复，例如技术重复、生物学重复，以此确保不是个体的偶然变异对结果产生影响。以转录组数据为例，一般会设置3-5个生物学重复，如何确认生物学重复的效果好坏呢，方法有很多，可以计算两两样本之间的相关性，可以进行样本的PCA分析，或者绘制聚类热图，这里首先介绍样本相关性方法。 我们将在R，使用Rst
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2024-05-09 13:34:24
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## 引言
在深度学习领域，理解样本相关性（Sample Correlation）非常重要，尤其在构建有效的模型时。样本相关性指的是数据样本之间的相似度或相关性。本文将指导小白开发者如何实现样本相关性分析的过程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|--------|--------------------------
首先介绍simHashsimhash算法分为5个步骤：分词、hash、加权、合并、降维直接给例子，理解的更加生动些吧：1：分词。首先，判断文本分词，形成这个文章的特征单词。然后，形成去掉噪音词的单词序列。最后，为每个分词加上权重。我们假设权重分为5个级别（1~5），比如：“ 美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾看见灰色外星人 ” ==> 分词后为 “ 美国（4） 51区（5） 雇员（3）
分享嘉宾：申站 知乎 算法工程师编辑整理：许宴铭出品平台：DataFunTalk导读：大家好，我是申站，知乎搜索团队的算法工程师。今天给大家分享下知乎搜索中文本相关性和知识蒸馏的工作实践，主要内容包括：知乎搜索文本相关性的演进BERT在知乎搜索的应用和问题知识蒸馏及常见方案知乎搜索在BERT蒸馏上的实践01知乎搜索文本相关性的演进1. 文本相关性的演进我们首先来介绍下知乎搜索中的文本相关性。在搜索
原创
2021-03-26 15:55:27
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相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，反应的线性相关程度的量，比如：流量和收入，收入和顾客、订单等的关系，就具有相关性。相关性分为：正向相关、负相关、不相关（不存在线性关系、可能存在其他关系）、强相关、弱相关为什么要对相关系数进
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2024-01-02 11:05:27
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1、 计算相关系数 (1) cor（）函数可以计算以下三种相关系数： (2) Pearson 极差相关系数：两个连续变量之间的线性相关程度。 (3) Spearman 等级相关系数：等级变量之间的相关程度。 (4) Kendall 等级相关系数：非参数的等级相关度量。 (5) 语法：cor(data
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2018-01-17 10:13:00
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1、方差分析。
原创
2022-10-09 21:33:54
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1 相关分析简介
相关分析，是研究变量之间相关关系的一种重要方法；
相关分析方法，不仅可以对变量之间的相关性进行研究，正相关负相关进行说明，还可以对变量之间的相关程度进行
说明；
相关分析能
够说明变量之间相互依存关系，若是变量之间相关系数值很大，那就说明变量之间存
在很强的相关性。
相关分析目的在于研究和讨论各个变量之间的密切程度或者关联
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2023-11-03 13:43:59
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从网上记录的一篇如何用python实现相关性分析的文章 ，先摘录，我再一一实现。概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。关键词 python 方差
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2023-12-28 06:52:00
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# 自然语言处理中的实体相关性
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别和实体之间的关系是非常重要的任务。实体通常指文本中提到的对象如人名、地名、组织、日期等。而实体之间的相关性则是指这些实体在语义上或功能上的联系。了解和提取这种相关性对于信息检索、问答系统和知识图谱的构建至关重要。
## 实体识别
在进行实体相关性分析之前，首先需要识别文本中的实体。我们可以利用现有的 NLP 库，如 Spa
1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言之前介绍了DSSM算法，它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度，本文用CNN的结构对数据进行降维。2. CNN-DSSMCNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度2.1 CNN-DSSM架构CNN-DSSM的架构图如下：输入：\(
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2023-08-05 16:15:28
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摘要：通过对数据的抓取，基于jieba分词，去掉停用词，运用Gensim建立词典，生成BOW语料，运行tfidf模型计算词权重，采用LsiModel进行降维，最后运用Gensim提供的MatrixSimilarity类来计算两文档的相似性【基于余弦的距离的计算】。 1. 爬取数据确定一个内容主题为健康信息类, python的requests包可以对所给的信息URL进行请求并抓取，可采用
我们曾经讲过，默认情况下，返回结果是按相关性倒序排列的。 但是什么是相关性？ 相关性如何计算？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查询语句用于不同的目的
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2024-01-02 19:07:10
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10. 回归——预测要点：（1）算法：为了完成某个计算而执行的任何过程。（2）散点图：见第4章，用于显示观察结果的成对关系。（3）平均值图：一种散点图，显示了与X轴上的每个区间相对应的Y轴数值。（4）回归线：最准确地贯穿平均值图中各个点的直线，可以用等式来表达，用来预测某个范围内的X变量对应的Y变量。斜率b的计算如下（其中r是相关系数，σ是标准偏差）:（5）相关性：两种变量之间的线性关系
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2024-05-28 11:36:15
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