一、误差平方和SSE(sum of square due to error)聚类将数据化分为k类，用表示，每一类的中心点分别为，则对于同一个数据而言，SSE值越小说明聚类效果越好。这个评价指标只需要计算每各类中心点，之后按不同类别计算每个样本与对应类别中心点的平方差即可，时间复杂度为O(n)。二、轮廓系数法(Siluouette Coefficient)给出了聚类的凝聚度和分离度。对于任一样本而言
公式： 进度偏差： SV = EV - PV 进度执行指数： SPI = EV / PV 成本偏差：CV = EV - AC
目录摘要问题分析总结与链接 摘要1.偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。 2.方差：预测值的方差，描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是距离预测值期望的距离方差越大，数据的分布越是分散。 如图：问题分析偏差,方差与模型泛化能力：偏差度量的是学习算法预测误差和真实误差的偏离程度，即刻画学习算法本身的学习能力；方差度量了同样大小的数据变动所导致的学习性能的变化
1. 为什么会有偏差和方差？对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。“偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。然而我们学习一个模型的目的是为
机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。3、对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型
此文为个人学习知识点记录聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序相同，实现物理排序，因此一个表只能一个聚集索引，但索引可以包含多个列。聚集索引可以提高查询速度和排序速度。eg:经常使用某一列排序时，在该列上聚集，则可以避免每次查询都进行排序非聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序不同，聚集索引的叶节点是数据，非聚集索引的叶节点还是索引，只不过有一个指针指向对应的数据块注：图片和多数理论引自 皇图
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2016-04-05 16:15:18
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1、聚集索引定义：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。通俗的来说是指数据表中每一条数据的相对顺序和他们在硬盘中存储的相对顺序是相同的。如下图所示。 上图中的地址一栏表示数据存储的硬盘单元。id是数据表的主键，可以将其设置为聚集索引。 数据库中的innoDB存储引擎采用的存储结构是B+树。这里可以补充一点，之所以存储结构采用B+树是因为数据库中的
聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 CREATE CLUSTERED INDEX CLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)非聚集索引：一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。 CREATE NONCLUSTERED INDEX NONCLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)拿新华字典查字打比方。聚集索引，
偏差：就是预测值的期望 离所有被预测的样本的真实值的``距离的期望。 刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：就是预测值的期望离所有被预测的样本的预测值的“距离的期望。刻画了数据扰动所造成的影响。 预测值的期望就好像测试集所有点的中心。注意我们在实际中，为评价模型的好坏，从总数据集中抽取一部分作为自己的测试集。上面提到的预测值，是用模型拟合测试数据时得到的预测值。所以我们不仅仅拥有一些样本的预测
1、泛化误差来源机器学习的泛化误差来源于三个方面：依次是偏差，方差和数据噪声。 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果间的偏离程度，刻画了算法本身的拟合能力； 方差：度量了同样大小的训练集变动时，该模型学习性能的变化，刻画了数据扰动影响； 数据噪声：表达了当前模型所能达到的误差下界，一定程度代表了该问题本身的学习难度。 总结来说，一个算法所能达到的泛化性能，由算法本身学习能力（偏差），数据的充分
电子束曝光系统又称电子束图形发生器，它是利用电子束直接在涂覆抗蚀利的基片上:曝光掩模图形的拖模制造设备。此种系统有三类:第一类是高斯束(圆形束)电子束粤光系统如18X50 FS和BPC5等、主要用于情米芯片直马成纳米尺度特征德模制查，第二类是可变矩形柬电子束吸光系统，如JIX6AHI. JBX320和SB30系列等，主要用于掩模制造;第三类是光栅扫描式电子来曝光系统，如MEBS4700等，主要用于
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
1.计划预算（PV）、实际完成工作预算（EV）、实际成本(AC)PV、AC、EV以前的名字不是这样的，以前分别叫：BCWS、ACWP、BCWP。 BCWS：Budgeted Cost for Work Scheduled，即现在的PV。 ACWP：Actual Cost for Work Performed，即现在的AC。 BCWP：Budgeted Cost
对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测为： 就是所有预测值的平均值； 产生的方差的计算为： 方差就是表示在某测试数据
对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还通过“偏差-方差分解”来解释学习算法的泛化性能。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率（模型输出值与真实值之差的均值（期望））进行分解。 假设有一数据集，对测试样本x，y为真实的标签，由于可能出现的噪声在数据集上的便签为yD，f(x;D)为在训练集上训练得到的模型f在x上的输出。偏差、方差和误差的含义： 偏差（Bias）度量了学习算法根据样本拟合的模
1HAZOP分析方法特点危险与可操作性分析(HAZOP)是一种被工业界广泛采用的工艺危险分析方法，也是有效排查事故隐患，预防重大事故和实现安全生产的重要手段之一。与其他分析方法相比较，有着非常鲜明的特点：特点一：“发挥集体智慧”。由多专业、具有不同知识背景的人员组成分析团队一起工作，比各自独立工作更能全面地识别危险和提出更具有创造性的消除或者控制危险的措施。特点二：“借助引导词激发创新思
1.尺寸（1）公称尺寸（D，d）（2）提取组成要素的局部尺寸（Da，da），加工后测量得到（3）极限尺寸（上极限尺寸，下极限尺寸）2.偏差：允许偏离公称尺寸的多少偏差=某一尺寸-公称尺寸极限偏差可以分为上偏差（ES，es）和下偏差（EI，ei）上偏差：上极限尺寸-公称尺寸ES=Dmax-Des=dmax-d下偏差：下极限尺寸-公称尺寸EI=Dmin-Dei=dmin-d实际偏差：局部尺寸-公称尺寸
MySQL索引中可以分为聚集索引与非聚集索引两类，在网络上也见过聚簇的说法，这里先简单介绍两种索引的含义与适用场景。懒得画图，全是字。索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序，也就是在数据库上连接的记录在磁盘上的物理存储地址也是相邻的，注意这一点特性，我们可以分析出它的适用情况。由于聚集索引规定了数据项，也可以说是记录在表中的物理存储顺序，物理顺序唯一，自然每张表中的聚集索引也是唯一的，但是
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2023-11-03 07:08:13
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-聚簇索引：将数据存储与索引放到一起，索引结构的叶子节点保存了行数据。-非聚簇索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置。聚簇索引不一定是主键索引，而主键索引一定是聚簇索引。可以理解成在聚簇索引上建立的索引，都是非聚簇索引（也称辅助索引）。因为一个表中只能有一个聚簇索引，其他都是非聚簇索引。 辅助索引的叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值，辅助索引总需要二
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2023-09-03 16:21:50
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下面说说索引使用的几个误区和问题第一：聚集索引的约束是唯一性，是否要求字段也是唯一的呢？分析：如果认为是的朋友，可能是受系统默认设置的影响，一般我们指定一个表的主键，如果这个表之前没有聚集索引，同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引，SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引，而主键都是唯一的，所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。结论：聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上，这是从
