Data Structures and Algorithms in Java 数据结构和算法 第四版 英文版本

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

本PPT共有9 章，基础阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础;介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生;描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式;介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本PPT从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

Winsorizing 或 Winsorization 是统计数据的转换限制统计数据中的极值以减少影响可能是虚假的异常值。 它以工程师出身的生物统计学家命名查尔斯·温莎 (1895–1951)。 效果和剪辑一样信号处理。 许多统计数据的分布可能很重受异常值影响。 一个典型的策略是将所有异常值设置为数据的指定百分位数； 例如，90% 的 Winsorisation 将查看第 5 个百分位数以下的所有数据设置为第 5 个百分位数，以及数据高于第 95 个百分点设置为第 95 个百分点。 温莎估计量通常比他们更标准的离群值更稳健形式，尽管有其他选择，例如修剪，可以达到类似的效果。 请注意，Winsorizing 不等同于简单地排除数据，这是一个更简单的过程，称为修剪。 在修整估计器中，极值被丢弃； 在一个 Winsorized estimator，极值被某些百分位数代替（修整的最小值和最大值）

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算法导论第三版，殷建平，徐云翻译版本。附带课后的参考答案

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数据结构和算法工作 包含我在佐治亚理工学院 2014 年秋季 CS 1332 课程中用 Java 编写的各种数据结构和算法的存储库

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