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標(biāo)題

在文本前面加上#即可,幾級(jí)標(biāo)題加幾個(gè)#,總共六級(jí)。文本和#之間要有一個(gè)字符的空格。

列表

列表分為

  • 有序列表
  • 無序列表

有序列表

在文字前面加上相應(yīng)的數(shù)字即可团搞,數(shù)字與文本之間有空格。比如:

  1. a
  2. b
  3. c

無序列表

在文本前加上-就可以了多艇,與文本之間有空格逻恐。

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[本次參考資料](獻(xiàn)給寫作者的 Markdown 新手指南 - 簡(jiǎn)書 (jianshu.com)

  • 在[ ]內(nèi)輸入想展示出來文本,在( )內(nèi)貼入相應(yīng)的鏈接峻黍。

插入圖片

  1. 鏈接插入
    [圖片上傳失敗...(image-309297-1649389388397)]
  • 利用复隆![] (),在[]內(nèi)部輸入圖片標(biāo)題,在()粘貼圖片鏈接姆涩。與插入鏈接相比只是[]前多了挽拂!。
    注:直接從瀏覽器粘貼過來骨饿,可能會(huì)上傳不成功亏栈。


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    本地圖片

引用

  1. 文本引用
  • 在文本前加> ,文本和符號(hào)之間一個(gè)空格。

PCA目的/作用
主成分分析算法(PCA)是最常用的線性降維方法察署,它的目標(biāo)是通過某種線性投影闷游,將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的空間中,并期望在所投影的維度上數(shù)據(jù)的信息量最大(方差最大),以此使用較少的數(shù)據(jù)維度脐往,同時(shí)保留住較多的原數(shù)據(jù)點(diǎn)的特性俱济。PCA降維的目的,就是為了在盡量保證“信息量不丟失”的情況下钙勃,對(duì)原始特征進(jìn)行降維,也就是盡可能將原始特征往具有最大投影信息量的維度上進(jìn)行投影聂喇。將原特征投影到這些維度上辖源,使降維后信息量損失最小。
————————————————
版權(quán)聲明:本文為CSDN博主「lanyuelvyun」的原創(chuàng)文章希太,遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議克饶,轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接:https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/82384179

  1. 代碼引用
    hello world
  geom_point(mapping = aes(x= displ,y = hwy))+
  facet_wrap(~ cyl)
  • 只有一行 ``,在`之間插入代碼
  • 插入一段代碼誊辉,在代碼首末加上```即可

字體更改

  1. 粗體
    你好呀
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    你好呀
    (一個(gè)* 加文本 堕澄,和文本之間無間隔)
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