论文名称：Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter.
论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5ce3ace6ced107d4c65af225?f=cs
论文介绍了如何通过具有单个实值参数的标量函数（连续、可微…）来近似化任何不同模态（时间序列、图像、声音…）的数据集。基于混沌理论的基本概念，研究者采用教学（pedagogical）方法来演示如何调整这个实值参数，以实现对所有数据样本的任意精度拟合。现实世界的数据有各种各样的形状和大小，其模式包括从传统的结构化数据库模式到非结构化媒体源，如视频源和录音。然而，任何数据集最终都可以被认为是一个数值列表 X = [x_0, · · · , x_n] ，该列表描述了数据内容而忽略了数据底层模态。
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