协方差

算法说明

协方差的定义

协方差定义为两个随机变量的偏差乘积的期望值。具体公式如下：

$$cov(X,Y)=E[(X-\mu )(Y-\nu )]$$其中：

• X和Y是两个随机变量。

• μ和ν分别是X和Y的期望值。

• E表示期望运算。

协方差的性质

• 正协方差：表示两个变量呈正相关关系，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加。

• 负协方差：表示两个变量呈负相关关系，即一个变量增加时，另一个变量倾向于减少。

• 零协方差：表示两个变量之间没有线性关系。

组件配置

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面添加协方差组件，并在界面右侧配置相关参数：

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令配置协方差组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见场景4：在SQL脚本组件中执行PAI命令。

PAI -name cov
    -project algo_public
    -DinputTableName=maple_test_cov_basic12x10_input
    -DoutputTableName=maple_test_cov_basic12x10_output
    -DcoreNum=6
    -DmemSizePerCore=110;