Scientists today collect samples of curves and other functional observations. This monograph presents many ideas and techniques for such data. Included are expressions in the functional domain of such classics as linear regression, principal components analysis, linear modelling, and canonical correlation analysis, as well as specifically functional techniques such as curve registration and principal differential analysis. Data arising in real applications are used throughout for both motivation and illustration, showing how functional approaches allow us to see new things, especially by exploiting the smoothness of the processes generating the data. The data sets exemplify the wide scope of functional data analysis; they are drwan from growth analysis, meterology, biomechanics, equine science, economics, and medicine.The book presents novel statistical technology while keeping the mathematical level widely accessible. It is designed to appeal to students, to applied data analysts, and to experienced researchers; it will have value both within statistics and across a broad spectrum of other fields. Much of the material is based on the authors' own work, some of which appears here for the first time.Jim Ramsay is Professor of Psychology at McGill University and is an international authority on many aspects of multivariate analysis. He draws on his collaboration with researchers in speech articulation, motor control, meteorology, psychology, and human physiology to illustrate his technical contributions to functional data analysis in a wide range of statistical and application journals.Bernard Silverman, author of the highly regarded "Density Estimation for Statistics and Data Analysis," and coauthor of "Nonparametric Regression and Generalized Linear Models: A Roughness Penalty Approach," is Professor of Statistics at Bristol University. His published work on smoothing methods and other aspects of applied, computational, and theoretical statistics has been recognized by the Presidents' Award of the Committee of Presidents of Statistical Societies, and the award of two Guy Medals by the Royal Statistical Society.

当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

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四叉树用于地理位置 四叉树是一种树数据结构，具有4个“子级”，通常称为节点，这些节点中的每个节点内还有4个以上的节点，依此类推，直到达到指定的粒度为止。 出于优化目的，仅在必要时才创建子代，例如，在下图中，我们可以看到四叉树的表示形式。 这种结构在许多方面都很漂亮，有很多用途可以真正改善应用程序。 最常见的用法是： 优化游戏渲染 动态光照效果对游戏的影响 地理位置 图像压缩 AI路径寻找 在此示例中，我们将使用四叉树优化地理位置。 想象一下，我们有一个应用程序可以向用户显示周围的其他用户或周围的图片。 传统方式是比较用户A和B之间的距离。使用两个点的经度和纬度，我们可以计算出以度为单位

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]

基于elementui2.15.8和vue2的el-data-picker季度区间选择器

本教程展示了如何使用从LoRa节点收集的数据来绘制精美的图形，以及如何使用Node-red和Grafana进行可视化。