摘要：
1、相关性分析协方差：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y) 或 cov(X, Y) = E(X-EX)(Y-EY)，表示两个变量总体误差的期望，范围在负无穷到正无穷。协方差为0时，两者独立。协方差绝对值越大，两者对彼此的影响越大，反之越小公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的 阅读全文
摘要：
1. 聚类（Clustering） 监督学习：发现数据属性和类别属性之间的关联模式。并通过利用这些模式用来预测未知数据实例的类别属性。 无监督学习：数据没有目标属性。发现数据中存在的内在结构及规律。 无监督学习中研究最多、应用最广的是聚类。常见的无监督学习任务还有密度估计（density estim 阅读全文