城市空间分享的探索性时空分析 前段时间有意识的去搜集关于学术可视化方面的知识，注意到了麻省理工学院可感知城市实验室的官网，引起了我很大的兴趣，随着一段时间的了解和关注，它成了我个人在可视化领域最喜欢的一个实验室，这个实验室通过可视化设计和科学分析实现城市的想象力和社会的变革创新。实验室主页上展示了从2004——2018年的实验室项目，几乎每一项都有实际城市数据的验证，或者是基于某个发达城市的真实

鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）   R语言提供了丰富的功能和包，可以用于实现时空探索性模型（spatio-temporal exploratory models）。以下是该模型的原理详细解释： 数据准备：收集

EDA(Exploratory Data Analysis)中文名称为探索性数据分析，是为了在特征工程或模型开发之前对数据有个基本的了解。数据类型通常分为两类：连续类型和离散类型，特征类型不同，我们探索的内容也不同。 1. 特征类型 1.1 连续型特征 定义：取值为数值类型且数值之间的大小具有实际含义。例如：收入。对于连续型变量，需要进行EDA的内容包括： 缺失值均值方差标准差最大值最小值

CCF C Wang P , Li S , Ye F , et al. PacketCGAN: Exploratory Study of Class Imbalance for Encrypted Traffic Classification Using CGAN[J]. 2019. 基于CGAN的加密流量分类中类不平衡的探索性研究 文章目录 代码 - 无概述Conditional