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协方差和标准差的商：
本文介绍了皮尔逊相关系数在机器学习中的应用，它是度量两个变量相关性的统计学指标，值介于-1到1之间。通过公式展示了如何计算样本皮尔逊相关系数，并给出了在用户评分数据上的例子。
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