R語言：異常數據處理 前言   在數據處理中，尤其在作函數擬合時，異常點的出現不僅會很大程度的改變函數擬合的效果，而且有時還會使得函數的梯度出現奇異梯度，這就導致算法的終止，從而影響研究變量之間的函數關系。為了有效的避免這些異常點造成的損失，我們需要采取一定的方法對其進行處理，而處理的第一步 ...

R語言：異常數據處理 前言   異常值也是非常痛恨的一類臟數據，異常值往往會拉高或拉低數據的整體情況，為克服異常值的影響，我們需要對異常值進行處理。首先，我們需要識別出哪些值是異常值或離群點，其次如何處理這些異常值。下面仍然以案例的形式，給大家講講異常值的處理： 目錄  1、識別異常 ...

問題： 當前項目是作為手機APP后台支持，使用spring mvc + mybaits + shiro進行開發。后台服務與手機端交互是發送JSON數據。如果后台發生異常，會直接返回異常頁面，顯示異常內容，如果是404請求不到資源或者500這類服務器的問題，可能會導致返回404 ...

1.箱型圖 它主要用於反映原始數據分布的特征，還可以進行多組數據分布特征的比較 2.適合數據類型 針對連續型變量 圖表解讀： 1.箱子的大小取決於數據的四分位距，即IQR = Q3 - Q1（Q3: 75%分位數 , Q1: 25%分位數 , Q3 ...

最近有一個程序需要做一些數據分析，遇見一個求平均值的需求。數據序列由傳感器輸出類似如下：[10,12,11,25,9,10,9,45,13,12,10,11,78,12,12,13,10,9]。在這個序列中很明顯的25，45，78都是要遠遠大於其他一些數據的，而我們認為3個數據應該是異常數據 ...

標准差公式是一種數學公式。標准差也被稱為標准偏差，或者實驗標准差，公式如下所示：標准差=方差的算術平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。 ...

在基於Oauth2的微服務項目中，往往希望有統一格式的數據返回，包括以下四種情況： Oauth2異常數據的封裝 Oauth2正常數據的封裝 接口異常數據的封裝 接口正常數據的封裝 ...

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