refer:ANewEllipticCurveBasedAnalogueofRSA椭圆曲线令p和q是素数，都大于3。并且满足\(4a^3+27b^2\not\equiv0\pmod{p}\)。用\(E_p(a,b)\)表示模p参数为a,b的椭圆曲线。\(y^2\equivx^3+ax+b\pmod{p}\)。椭圆曲线的加法计算定义为\[P+Q=R\tag1\]设\(P=(x_1,y_1)，Q=(x_2,y_2)，R=(x_3,y_3)\)\[x3\equiv\lambda^2-x_1-x_2\mod{p}\tag2\]\[y_3\equiv\lambda(x_1-x_3)-y_1\pmod{p
refer:ANewEllipticCurveBasedAnalogueofRSA椭圆曲线令p和q是素数，都大于3。并且满足\(4a^3+27b^2\not\equiv0\pmod{p}\)。用\(E_p(a,b)\)表示模p参数为a,b的椭圆曲线。\(y^2\equivx^3+ax+b\pmod{p}\)。椭圆曲线的加法计算定义为\[P+Q=R\tag1\]设\(P=(x_1,y_1)，Q=(x_2,y_2)，R=(x_3,y_3)\)\[x3\equiv\lambda^2-x_1-x_2\mod{p}\tag2\]\[y_3\equiv\lambda(x_1-x_3)-y_1\pmod{p
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
