Nadaraya-Watson

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

利用 IBM Watson 服务，这款 Node.js 应用程序可将音频和视频文件转换成丰富的媒体体验。通过语音转文本、自然语言理解和音调分析，应用程序提取关键信息和情感，并使用视觉识别识别屏幕截图中的对象和面孔。所有数据都存储在 Watson Cloudant NoSQL DB 中，方便后续分析和可视化。