不知道大家平常用Reduce多不多，反正本瓜用的不多。但实际上，Reduce能做的，比我们能想到的要多得多，本篇带来10个Reduce常用场景和技巧，一定有你不知道~冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ累加/累积累加我们可能是最熟悉Reduce的一种用法，除此之外，还可以用做累积。//adderconstsum=(...nums)=>{returnnums.reduce((sum,num)=>sum+num);};console.log(sum(1,2,3,4,10));//20//accumulatorconstaccumulator=(...nums)=>{returnnums.reduce((acc,

不知道大家平常用Reduce多不多，反正本瓜用的不多。但实际上，Reduce能做的，比我们能想到的要多得多，本篇带来10个Reduce常用场景和技巧，一定有你不知道~冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ累加/累积累加我们可能是最熟悉Reduce的一种用法，除此之外，还可以用做累积。//adderconstsum=(...nums)=>{returnnums.reduce((sum,num)=>sum+num);};console.log(sum(1,2,3,4,10));//20//accumulatorconstaccumulator=(...nums)=>{returnnums.reduce((acc,

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