提供一个机器学习方向的解释。 先上结论:在数据标准化( μ = 0, σ = 1 )后,pearson相关性系数、cosine相似度、欧式距离的平方可认为是等价的。换句话说,如果你的数据符合正态分布或者经过了标准化处理,那么这三种度量方法输出等价,不必纠结使用哪一种。 对于标准化后的数据求欧氏距离平方并经过简单的线性变化,其实就是pearson系数 [1],详见证明2。 我个人觉得. Pcc(policy control and charging)是由 3gpp 定义的策略与计费控制系统,3gpp2 以 3gpp 为基础,对 cdma 场景进行了相应补充。 pcc 的主要功能是实现基于用户、业务、位置、接入方式等多维度的策略控制和计费控制。 Pcc是程序性协调控制。 以下是详细的解释: 一、定义与概述 pcc,全称为程序性协调控制,是一种控制系统技术。它涉及对多个设备和系统的协同操作进行程序化控制,确保各部分按照预定的顺序和逻辑进行工作,以实现整体系统的优化运行。 二、功能特点 1.
Pcc主要是衡量两个变量之间的线性相关性,如果使用这个,仅能去评价预测值和真实值的线性相关程度,但无法去衡量预测值与真实值之间实际的差异还有多少,即无法学习或者衡量与真实分布在量纲上的差异。所以建议加上常用的mae、mse、rmse、r^2等常用回归衡量指标,回归参考指标推荐看看《another look at measures of forecast accuracy》文献, 回归衡量指标的代码. 什么是pcc?pcc是英文point of common coupling的缩写,翻译为中文是公共耦合点。 在电力系统中,pcc通常是指电网与独立电源之间的接口点,也就是配电系统中的电源接入点。 请问电力系统的pcc是什么? 清大神指点,具体定啊啊pcc(point of common coupling),即为公共连接点,电力系统中一个以上用户负荷连接处。