一、经验误差 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E = a / m；相应的，1 – a / m称为“精度”（accuracy），即“精度 = 1 - 错误率”。更一般地，我们把学习器的实际预测输出与样本的真是输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差
转载
2024-08-26 21:05:23
89阅读
大家好，继续理论学习日记。本次简要介绍一些基本概念，不涉及公式推导。1.P-R曲线首先介绍四个概念精度：分类正确的样本数/样本总数错误率：分类错误的样本数/样本总数查准率P：TP/(TP + FP) 判对的 正例样本数/判为正例的总样本数查全率R：TP/(TP + FN) 判对的正例样本数/真实为正例的总样本数P-R曲线就是以查准率为纵轴，查全率为横轴得到的可以反映模型分类性能的曲线。我们可以粗略
转载
2024-07-31 10:38:31
79阅读
文章目录传感器误差类型静态误差（加性误差）动态误差（乘性误差）传感器误差的成分基本的误差成分确定性和随机性静态误差动态误差噪声（Noise ）噪声白噪声模型参数 传感器误差类型静态误差（加性误差）静止不动时就表现出来，输出的误差；零偏Bias(加速度计和陀螺的零位偏置)，噪声Noise动态误差（乘性误差）运动起来才表现出来的误差： 比例因子误差Scale factor 包含非线性non-line
转载
2024-06-23 15:08:51
93阅读
1. 成本管理计算公式：1.1 三角分布可用来估算时间和成本 期望=（乐观+最可能+悲观）/3；1.2 贝塔分布、T PERT 三点估算可用来估算时间和成本 均值/期望值=（乐观+4*最可能+悲观）/6， 标准差=（悲观-乐观）/61.3 进度偏差SV=EV-PV； SV<0 进度落后； SV=0 符合进度； SV>0 进度提前；1.4 进度绩效指数SPI=EV/PV； SPI<
转载
2024-03-15 10:19:28
2325阅读
本章刚学完，公式还记不住，全是照着书上公式算的。因此成绩可以忽略1、 [单选] 以下关于挣值分析表述正确的是： Which of the following statements about earned value analysis is correct: A：挣值也叫挣得值，是衡量项目实际挣得的利润； EV means earned value, which is
本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都
转载
2024-06-17 10:53:39
213阅读
挣值管理EV ：挣值；PV：计划值；AC：实际成本；BAC：完工预算；ETC：完成预算；EAC：完工估算
1、进度偏差：SV=EV-PV
<0进度落后；=0符合进度；>0 进度提前
2、进度绩效指数：SPI=EV/PV
<1进度落后；=1符合进度；>1进度提前
3、成本偏差：CV=EV-AC
<0 成本超支；=0符合成本；>0 成本结余
转载
2024-04-16 11:25:07
1360阅读
挣值常用名词：
AC [Actual Cost] 实际成本：完成工作的实际成本是多少？ [96版的ACWP]
PV [Planned Value] 计划值： 应该完成多少工作？ [96版的BCWS]
EV [Earned Value] 挣值： 完成了多少预算工作？ [96版的BCWP]
BAC [B
转载
2024-08-02 16:50:37
95阅读
幸存者偏差风险分析的本质是使用部分样本分布估计总体分布。在风险建模的过程中，普遍存在着幸存者偏差（Survivorship Bias）。其含义为，使用局部样本代替总体样本时，局部样本无法充分表征总体样本的分布信息，从而得到错误的总体估计在风控架构体系中，多次涉及样本被拒绝或客户流失等问题。由于风险分析得到的结果认为部分样本的预估表现较差，因此该部分样本无法获取有效的贷后信息，即无法参与未来的模型训
转载
2024-06-24 07:06:43
104阅读
一、项目进度管理1、进度管理包括哪六个过程？1、活动定义；2、活动排序；3、活动资源估算；4、活动历时估算；5、制定进度表；6、进度控制； 2、什么是滚动式规划？近期要完成的工作规划的详细些，远期完成的工作规划的粗略些； 3、什么是控制账户、规划组合？控制账户：管理人员的控制点可以设在工作分解结构工作组合层次以上选定的管理点上。在尚未规划有关的工作组合时，这些控制点用作规划的基
转载
2024-08-04 10:35:56
47阅读
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
转载
2024-08-09 11:30:38
121阅读
1. 偏差（bias）造成的误差（error） - 准确率和欠拟合
如前所述，如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测准确率降低。这种现象叫做欠拟合（underfitting）。
简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。举个例子：如果对象是按颜色和形状分类的，但模型只能按
转载
2024-06-28 15:36:07
226阅读
下文中用符号 表示移动误差（定位误差、直线度误差），误差方向用下标字母 表示，运动方向用下标字母 表示，误差种类用字母 （ 表示几何误差， 表示热误差， 表示力变形误差）等表示。同理用符号 表示转角误差。（1）移动副误差运动学分析 如下图所
机器学习 文章目录机器学习一、一些概念二、评估方法三、调参： 一、一些概念错误率（error rate）：在n个样本中有a个错误数据，则精度（accuracy）：%。训练误差/经验误差（training error/empirical error）：在训练集上的误差。泛化误差（generalization error）：在新样本（测试集）上的误差。过拟合（overfitting）：把训练集自身的特
高开关频率是在电源转换技术发展过程中促进尺寸减小的主要因素。为了符合相关法规，通常需要采用电磁干扰 (EMI) 滤波器，而该滤波器通常在系统总体尺寸和体积中占据很大一部分，因此了解高频转换器的 EMI 特性至关重要。在本系列文章的第2部分，您将了解差模 (DM) 和共模 (CM) 传导发射噪声分量的噪声源和传播路径，从而深入了解 DC/DC 转换器的传导 EMI 特性。本部分将介绍如何从总噪声测量
转载
2024-08-11 16:05:42
75阅读
偏差造成的误差-准确率和欠拟合方差-精度和过拟合Sklearn代码理解bias &variance在模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源，即：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias），或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（variance）。我们会对两者进行更详细的探讨。一、偏差造成的误差-准确率和欠拟合如前所述，如果模型具有足够的数据，但因不够复杂
1. A manufacturing project has a schedule performance index (SPI) of 0.89 and a cost performance index (CPI) of 0.91. Generally, what is the BEST explanation for why this occurred?A. The scope was cha
转载
2024-06-13 22:15:33
164阅读
误差 bias:偏差，variance：方差 偏差就是偏离真实值的程度，方差就是模型稳定性，下图可以直观的看出两者的概念high bias - low variance:许多个拟合模型都聚集在一堆，位置比较偏，无论什么样子的数据灌进来，拟合的模型都差不多，这个模型过于简陋了，参数太少了，复杂度太低了，这就是欠拟合low bias - high variance:所有拟合模型都围绕中间那个红色中心点
误差原因与模型复杂度误差原因（Error）：用于测量模型性能的基本指标在模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源，即：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias），或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（variance）。 偏差：准确率和欠拟合underfitting）。简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。举个例子：如果对象是按颜色和形状分
转载
2024-08-05 21:23:25
72阅读
本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cr
转载
2024-07-04 22:36:21
29阅读
