两类观测值

针对初学者，提供了一个简单的MATLAB程序，用以实现两类分类任务，采用了平分最近法方法。

如果这些样品被分成两类

如果这些样本被分类为两类，我们可以更好地理解它们的特征和差异。

可观测数据与不可观测数据的建模关系 如下图所示，Z3代表可直接观测的变量，ζ代表难以直接观测的数据。Z1和Z2代表可以帮助我们理解Z3和ζ之间关系的变量，虽然我们不能直接观测ζ，但可以通过建立模型，利用可观测数据Z1、Z2和Z3来推断ζ。 模型表达式： Y = G(X, Z) 其中： Y 是我们希望预测或解释的目标变量。 X 代表模型输入特征。 Z = (Z1, Z2, Z3) 代表建模时可供选择的数据, 包括可观测变量和辅助变量。 G 代表我们实际建立的模型，用于刻画X和Z之间的关系。

这是一个简化的两样本t检验方法，专注于快速计算t值而跳过耗时的p值计算步骤。适用于需要进行多次置换测试并追求效率的场合。该方法假设方差相等，并允许样本量不等。

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies ( NAACL 2016 )}, month = { June }, year = { 2016 }, address = { 圣迭戈，加利福尼亚州 }。

创建了一个测量沉陷的数据库（Access），并使用MsChart控件进行交互，实现了多种采矿沉陷图的绘制。此外，还包括了处理观测数据不连续点的方法。未来计划实现动态监测。我刚刚学习了这些源码，希望能为大家提供参考。

相同案例中两个AUC的比较结果展示相反效果，作者推荐使用NetReclassificationImprovement.m和IntegratedDiscriminationImprovement.m进行进一步分析。使用方法：[pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld, predNew, outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com)。详细信息请参考马奥等人的研究：“低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。”重症监护医学41.4（2013）：954-962。

图6展示了GPS信号捕获算法修正后的观测期天数分布情况。通过与修正前的分布进行对比，可以发现两者之间没有显著差异。