图形的选用，取决于你想凸显的事实1.类别与数值类别数据(定性数据)数据被划分为各种类别，用以描述某类的性质或特征(不应将数据值理解为数字)；折线图不适用与展现类别数据数值数据(定量数据)描述数字和数量，涉及计量和计数等。2.标度频数：用于描述类别中有多少个项，条形图高度百分数：频数密度：数据中数值密集度，等于频数除以组距；直方图高度累积频数(累计总和)：3.图形3.1.饼图：描述占比3.2.条形图

pytorch1.9.0tf1.15

【代码】ubuntu本地安装jdk17。

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修改 bind-address 配置项。

历史数据通常会以CSV的格式来存储，或者能够方便地转化为CSV格式。CSV 文件是用逗号分隔的文本文件。审查CSV文件：（1）是否有文件头如果CSV的文件里包括文件头的信息，可以很方便地使用文件头信息来设置读入数据字段的属性名称。如果文件里不含有文件头信息，需要自己手动设定读入文件的字段属性名称。数据导入时，设置字段属性名称，有助于提高数据处理程序的可读性。（2）文件中的注释在 CSV ...

针对鸢尾花（Iris Flower）进行分类的一个项目，数据集是含鸢尾花的三个亚属的分类信息，通过机器学习算法生成一个模型，自动分类新数据到这三个亚属的某一个中。项目中使用的鸢尾花数据集是一个非常容易理解的数据集，这个数据集具有以下特点：· 所有的特征数据都是数字，不需要考虑如何导入和处理数据。· 这是一个分类问题，可以很方便地通过有监督学习算法来解决问题。· 这是一个多分类问题，也许需要一...

案例使用Pima Indians数据集，下载链接（https://gitee.com/biabianm/pima-indians-diabetes）1.数据导入历史数据通常会以CSV的格式来存储，或者能够方便地转化为CSV格式。CSV 文件是用逗号分隔的文本文件。审查CSV文件：（1）是否有文件头如果CSV的文件里包括文件头的信息，可以很方便地使用文件头信息来设置读入数据字段的属性名称。...

概念用(a,b)表示概率区间, a,b的数值取决于你希望自己对于"该区间包含总体均值"这一结果具有的可信程度,因此(a,b)被称为置信区间正置信区间求解步骤1.选择用于构建置信区间的总体统计量2.求出其样本分布3.决定置信水平4.求出置信上下限(利用正态分布表/t分布表)正态分布置信区间简便算法超链接https://images-cdn.shimo.im/jiTj0Imygk09S9Bk__thu

假设检验思想1.进行假设检验时, 假定原假设H0为真;2.寻找反驳的证据,3. 如果有足够的证据反驳原假设,则拒绝原假设, 接受备择假设H1.假设检验步骤1.确定要进行性检验的假设(要对齐进行试验的断言)2.假定H0为真, 选择检验统计量(最有效地对断言进行检验的统计量)3.确定用于做决策的拒绝域(使用某种确定性水平)4.求出检验统计量的p值(在假定断言为真的情况下, 试验结果的可信程度)5.查看