分析这一段高斯分布的拟合后的数据：[-3.53971198e-09 -1.82914801e-11 -7.55574023e-21 ... -0.00000000e+00 -0.00000000e+00 -0.00000000e+00]

我可以回答这个问题。这段数据经过高斯分布拟合后可能是一组随机数的结果，其中第一个数为-3.53971198e-09，第二个数为-1.82914801e-11，第三个数为-7.55574023e-21，直到最后三个数均为-0.00000000e00。这些数字表示的是非常小的数值，可能代表一些实验数据的测量误差。

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高斯数据库怎么插入"2023-05-29 09:42:11.213"这种格式的时间类型数据

高斯数据库中可以使用`TO_TIMESTAMP()`函数将字符串类型的日期转换为高斯数据库的时间戳类型，具体操作如下：

INSERT INTO table_name (timestamp_column) VALUES (TO_TIMESTAMP('2023-05-29 09:42:11.213', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF3'));

其中，第一个参数为需要转换的字符串，第二个参数为字符串的格式化模板，'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF3'表示字符串的格式为年-月-日 时:分:秒.毫秒。通过这种方式，可以将字符串类型的日期转换为高斯数据库的时间戳类型，并插入到表中。

Sample - Superstore.xls基于高斯分布的异常检测

基于高斯分布的异常检测是一种常用的统计学方法，用于检测数据集中是否存在异常值。在数据集中，如果某些数据点与其他数据点相比具有显著不同的特征，那么它们就被认为是异常值。

对于给定的数据集，可以使用高斯分布来估计数据点的分布情况。具体来说，可以计算每个特征的均值和标准差，然后使用这些值来计算每个数据点的概率密度函数。如果一个数据点的概率密度函数低于预先指定的阈值，那么它就被认为是异常值。

对于样本数据集Superstore.xls，可以使用基于高斯分布的异常检测方法来检测存在的异常值。具体步骤包括：

1. 对数据集中的每个特征计算均值和标准差；
2. 对于每个数据点，计算它在每个特征上的概率密度函数；
3. 对于每个数据点，将每个特征的概率密度函数相乘，得到该数据点的总概率密度函数；
4. 根据预先指定的阈值，确定哪些数据点被认为是异常值。

需要注意的是，基于高斯分布的异常检测方法假设数据集服从正态分布。如果数据集不满足这个假设，那么这种方法可能不适用。此外，该方法还需要预先指定阈值，这可能需要根据实际情况进行调整。