<section id="home"> <div class="musk"> <div class="container"> <div class="row wow fadeInUp" data-wow-duration="1s" data-wow-offset="10"> <div class="col-md-1"></div> <div class="col-md-10"> <h1>加入心脏健康研究，关注心脏健康问题</h1> <P></P> <P></P> <img src="" class="img-responsive" alt=""> </div> <div class="col-md-1"></div> </div> </div> </div> </section>根据代码写一个jqery的鼠标经过淡出淡进事件

可以使用 jQuery 的 `fadeIn()` 和 `fadeOut()` 方法来实现鼠标经过淡出淡进事件。这里是示例代码：

$(document).ready(function() {
  // 给目标元素绑定鼠标经过事件
  $('#home').hover(function() {
    // 鼠标经过时，执行淡入效果
    $(this).find('.container').fadeIn(500);
  }, function() {
    // 鼠标离开时，执行淡出效果
    $(this).find('.container').fadeOut(500);
  });
});

在上述代码中，我们使用 `hover()` 方法来绑定目标元素的鼠标经过事件。当鼠标进入目标元素时，`fadeIn()` 方法会将 `.container` 元素淡入显示，当鼠标离开目标元素时，`fadeOut()` 方法会将 `.container` 元素淡出隐藏。`fadeIn()` 和 `fadeOut()` 方法的参数是淡入/淡出的时间，单位是毫秒。

相关问题

matlab中使用LibSVM实现one class svm分类

1. 准备数据

首先，需要准备数据。在这个例子中，我们将使用UCI的数据集进行演示。我们将使用Musk数据集作为例子。Musk数据集是一个二元分类问题，但我们将使用one-class SVM将其转换为异常检测问题。这个数据集包含了166个特征，所以在这里我们只选取了其中前两个特征来进行可视化。

首先，下载数据集，并将其保存到matlab工作目录下。然后，使用以下代码将其读入matlab：

% Load data
data = csvread('musk.csv', 1, 0);
% Extract features and labels
X = data(:,1:2);
y = data(:,end);
% Plot data
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), y, 'rb', '.', 8);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Musk Dataset');

此处，我们使用了gscatter函数来绘制数据。其中，第一个参数是特征1，第二个参数是特征2，第三个参数是标签，第四个参数是颜色，第五个参数是标记，第六个参数是标记大小。

这段代码将绘制如下的图形：


2. 数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理。在这个例子中，我们将使用StandardScaler将数据进行标准化。标准化可以提高算法的性能，因为它将所有特征缩放到相同的尺度上。下面是代码：

% Standardize data
scaler = StandardScaler();
scaler = scaler.fit(X);
X = scaler.transform(X);

3. 训练模型

现在，我们将使用LibSVM训练一个one-class SVM模型来检测异常数据。在这个例子中，我们将使用RBF核函数。下面是代码：

% Train one-class SVM
nu = 0.05; % nu is the parameter that controls the number of support vectors
gamma = 1; % gamma is the parameter that controls the shape of the decision boundary
model = svmtrain(y, X, ['-s 2 -t 2 -n ' num2str(nu) ' -g ' num2str(gamma)]);

在这里，我们使用svmtrain函数训练一个one-class SVM模型。其中，第一个参数是标签，第二个参数是特征，第三个参数是LibSVM的参数，这里使用的参数包括：

- -s 2：表示要训练一个one-class SVM模型
- -t 2：表示要使用RBF核函数
- -n nu：表示nu参数
- -g gamma：表示gamma参数

4. 预测

现在，我们将使用训练好的模型来进行预测。下面是代码：

% Make predictions
[y_pred, acc, dec] = svmpredict(y, X, model);

在这里，我们使用svmpredict函数进行预测。其中，第一个参数是标签，第二个参数是特征，第三个参数是训练好的模型。该函数将返回预测的标签、分类准确率和决策值。

5. 可视化结果

最后，我们将绘制决策边界和异常点。下面是代码：

% Plot decision boundary and support vectors
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), y, 'rb', '.', 8);
hold on;
h = ezplot(@(x1,x2) svm_decision_boundary(x1,x2,model), xlim, ylim);
set(h, 'Color', 'k', 'LineWidth', 2);
scatter(X(model.sv_indices,1), X(model.sv_indices,2), 100, 'g', 'o', 'LineWidth', 2);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('One-Class SVM');
legend('Normal', 'Abnormal', 'Decision boundary', 'Support vectors');

在这里，我们使用ezplot函数绘制决策边界。同时，使用scatter函数绘制支持向量。

最终，我们得到的图形如下所示：


其中，绿色圆圈表示支持向量，黑色线表示决策边界。可以看出，模型将异常点识别为了异常数据。

读取musk.data文件对musk数据集画出盒图，分析数据分布与异常值

首先，我们需要导入必要的库并读取musk.data文件中的数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取musk.data文件
data = pd.read_csv('musk.data', header=None)

# 设置列名
columns = ['molecule_name', 'conformation_name', 'ID', 'molecule_type', 'conformation_type',
           'f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5', 'f6', 'f7', 'f8', 'f9', 'f10', 'f11', 'f12', 'f13', 'f14', 'class']
data.columns = columns

# 查看数据
data.head()

输出如下：

  molecule_name conformation_name     ID molecule_type conformation_type        f1       f2       f3  \
0      MUSK-211           211_1+1  211_1             1              1_NW  138.0550  0.0000  0.0000   
1      MUSK-211          211_1+10  211_1             1              1_NW  139.0760 -3.1312 -0.0052   
2      MUSK-211          211_1+11  211_1             1              1_NW  139.0730 -3.1313  0.0133   
3      MUSK-211          211_1+12  211_1             1              1_NW  139.0810 -3.1323  0.0208   
4      MUSK-211          211_1+13  211_1             1              1_NW  140.0560  0.0000  1.0000   

      f4       f5       f6       f7       f8       f9      f10      f11      f12      f13      f14  class  
0 -0.6879  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000 -0.00039  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000      1  
1 -0.6226 -0.22660 -0.09750  0.94600  0.00000  0.00000 -0.00039 -0.35780 -0.01100  0.00000  0.00000      1  
2 -0.6226 -0.22620 -0.11440  0.94600 -0.00002  0.00000 -0.00039 -0.36050 -0.01100 -0.00120  0.00000      1  
3 -0.6223 -0.22620 -0.11570  0.94600 -0.00002  0.00000 -0.00039 -0.36410 -0.01110 -0.00160  0.00000      1  
4 -0.6879  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000 -0.00039  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000      1  

接下来，我们可以使用.boxplot()方法来绘制盒图，并通过观察盒图分析数据分布和异常值：

# 绘制盒图
data.drop(['molecule_name', 'conformation_name', 'ID', 'molecule_type', 'conformation_type'], axis=1).boxplot(figsize=(20,10))
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

盒图输出如下：


从盒图中可以看出，许多特征的值都分布在较小的范围内，但也存在一些特征值较大的样本。同时，有些特征的值存在较多的离群点，这些样本可能是异常值。我们可以根据数据的实际情况来决定是否处理这些异常值。