先看最终效果图需求：箱图种每个箱子都有自己对应的圆心和半径，以及当前图上对应的y轴的取值范围（可缩放），根据这三个值，画出一个圆心在同一条竖线上一一对应的圆

Kmeans是最流行的，以及最简单的用于挖掘数据潜在结构的机器学习算法之一。Kmeans的目标很简单：根据数据的均值，将数据划分为若干个簇。假定每个簇的均值可以很好地代表簇内的每一个观察值。

Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。它的优点是其参数的经济可解释性，被银行广泛使用。但它不一定在所有情况下都有效：模型参数有时非常不稳定，无法收敛。

指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，我们可以通过考虑数据之间的相...

In statistics, a quartile, a type of quantile, is three points that divide sorted data set into four equal groups (by count of numbers), each representing a fourth of the distributed sampled population. There are three quartiles: the first quartile (Q1), the second quartile (Q2), and the third qu...

BN于2015年由 Google 提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。最后的“scale and shift”操作则是为了训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入，从而保证数据中有用信息的留存。

{代码...}

School of EngineeringLaboratory Session 2Course : Diploma in Engineering with BusinessModule : EGM271 Statistics & Data AnalyticsTitle : The NumPy Library (Part 1)What is NumPy?NumPy is a basic package for scientific computing with Python and especially for dataanalysis. In fact, this library...

您使用的所有R命令的附录（无页数限制）。应该打字而不是手写。你的任务可能包括精心编辑的R输出（例如，图表、摘要、表格等）和适当的数据-对这些结果的讨论，以及一些选定的R命令。请选择您所呈现的内容，并且只包括尽可能多的页面和必要的R输出以证明您的解决方案的合理性。清楚地标记作业的每个部分和问题带有相应编...

简评：两个 AI 程序的案例，看看代码是啥样的？ 下面这是我写的一个案例，根据名字来确定你是来自印度哪个地区的。根据你名字的不同状态，可以判定你的家庭人员情况，以下是代码片段： {代码...} 下面这个代码不是我写的，这是个谷歌根据图片生成描述文字的创新。下面是根据图片生成描述的案例，完整的代码可以点击这里...

本节是通过函数，查看值包含了哪些字符串，有点像搜索关键词主要的函数是：str.*()str.len() 长度str.contains() 包含**字符

1.Bagging算法过程：通过对训练样本中重新采样的方法得到不同的训练样本集，得到k个训练集（k个训练集之间是相互独立的）；训练每一个训练集得到k个模型，分类问题采用votes方式，回归模型采用mean方式得到最后的结果。

ps : 服务器 配置Linux VM-0-9-ubuntu 4.4.0-91-generic #114-Ubuntu SMP Tue Aug 8 11:56:56 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

很多Node.js初学者都会有这样的疑惑，Node.js到底是单线程的还是多线程的？本文解释了Node.js对于单/多线程的关系和支持情况。同时本文还将列举一些让Node.js的web服务器线程阻塞的例子，最后会提供Node.js碰到这类cpu密集型问题的解决方案。

随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。

本文将探讨了缺失值插补的不同方法，并比较了它们在复原数据真实分布方面的效果，处理插补是一个不确定性的问题，尤其是在样本量较小或数据复杂性高时的挑战，应选择能够适应数据分布变化并准确插补缺失值的方法。

泛化:泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。