文章目录2.11 模型评估2.11.1 模型评估常用方法？2.11.2 误差、偏差和方差有什么区别和联系2.11.3 经验误差与泛化误差2.11.4 图解欠拟合、过拟合2.11.5 如何解决过拟合与欠拟合2.11.6 交叉验证的主要作用2.11.7 理解k折交叉验证2.11.8 混淆矩阵2.11.9 错误率及精度2.11.10 查准率与查全率2.11.11 ROC与AUC2.11.12 如何画R
尺寸公差简称公差，是指允许的，最大极限尺寸减最小极限尺寸之差的绝对值的大小，或允许的上偏差减下偏差之差大小。尺寸公差是一个没有符号的绝对值。极限偏差=极限尺寸-基本尺寸，上偏差=最大极限尺寸-基本尺寸，下偏差=最小极限尺寸-基本尺寸。尺寸公差是指在切削加工中零件尺寸允许的变动量。在基本尺寸相同的情况下，尺寸公差愈小，则尺寸精度愈高。话不多说，先上个图温习一下： 肯定很多人都觉得非常的熟
1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
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2024-05-09 23:40:08
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目录1 含义1.1 偏差1.2 偏差和方差2 期望泛化误差公式推导3 权衡偏差与方差：4 解决高偏差与高方差参考学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, 我们主要关注偏差与方差. 因为噪声属于不可约减的误差 (irreducibl
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2024-03-06 23:32:04
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在我们看论文的时候，经常会对这几个变量分不清，下面，详细解释一下各自的定义及区别。 文章目录1、概念定义2、图形定义3、数学定义4、过拟合、欠拟合和恰好5、结论 1、概念定义偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说
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2024-04-18 15:10:24
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偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition)偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即样本真实噪音noise、bias和 variance。noise 样本真实噪音是任
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2024-04-19 18:47:39
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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
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2024-07-02 23:22:59
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化工设备机械基础复习题 一 选择题 1、材料的刚度条件是指构件抵抗（ B ）的能力。 A．破坏 B．变形 C．稳定性 D．韧性 2、一梁截面上剪力左上右下，弯矩左顺右逆，描述正确的是（ A ）。 A．剪力弯矩均为正 B．剪力弯矩均为负 C．剪力为正弯矩为负 D．剪力为负弯矩为正 3、内压容器封头直边的作用是（ B ）。 A．制造加工容易 B．防止热应力与边缘应力叠加 C．局部加强 D．节约材料 4
2、偏差图偏差图是单个特征中所有值与特定值之间的关系图，它反映的是所有值偏离特定值的距离。典型的偏差图有：发散型条形图，面积图，… 我们什么时候需要偏差图呢？1.数据探索&数据解读探索某一特征的分布，探索该特征偏离某个特定值（均值，方差等）的程度。2.结果展示&报告呈现：直观地展示某个特征的分布特征，快速得出结论。2.1 发散条形图（Diverging Bars）如果你想根据单个指
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2024-05-12 17:55:11
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本文指出了有限元法分析结果的误差影响存在于其每一操作步骤，并对这些误差进行了归类分析。随后，结合工程实例，通过改变单元类型（形状和精度）、调整单元尺寸大小和应用多种分网方式，显示理想化误差和离散化误差对计算结果的影响。最后，提出建议和今后的研究方向。 引言 有限元法分析起源于50年代初杆系结构矩阵的分析。随后，Clough于1960年第一次提出了“有限元法”的概念。其基本思想是利用结构离散化的概念
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
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2024-04-12 14:09:26
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写在前面计划价值（Planned Value, PV），截止到某时间点计划要完成工作量的价值，也就是计划要做多少事；挣值（Earned Value, EV），截止到某时间点实际已经完成工作量的价值，也就是实际做了多少事；实际成本（Actual Cost, AC），截止到某时间点实际已经发生的成本，也就是实际花了多少钱；完工预算（Budget At Completion, BAC），对完成该项目的计
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2024-03-25 12:52:38
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一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
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2024-02-19 17:32:09
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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
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2024-04-21 15:42:18
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3DMax是Autodesk公司开发的三维动画渲染和制作软件。** 3D Max 操作简单，是很多小白的入手软件**。而且3DMax应用范围比较广，它可以帮助游戏、电影和运动图形设计人员在更短的时间内创建更佳的3D内容。那么今天就来和大家一起分享一3DMax的一些小知识线的修改面板1、步数：控制线的分段数，即"圆滑度"。2、轮廓：将当前曲线按偏移数值复制出另外一条曲线，形成双线轮廓，如果曲线不是闭
ug编程是进行数控机床的数字程序，在操作的时候，会产生公差，那么什么是内外公差呢?下面小编给大家介绍ug编程内外公差是什么，一起来看看吧。ug编程内外公差UG编程加工中的内公差和外公差，其实就是刀具在主轴旋转时切入工件时的偏差。一般粗加工时，内公差在0.03，外公差在0.12。精加工时，内外公差全部为 0.03。数值越小代表精度越高。ug标注公差的方法打开ug，打开需要生成二维图的零件数模。进入制
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
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2024-04-04 17:18:19
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一、样本不平衡介绍1. 样本不平衡现象： 训练数据中各种类别样本数量差别过大，导致训练的模型对各个类别预测或分类的精度偏差比较大，比如电池故障预测，故障的数据量远远少于正常数据量，但是这些故障数据反而更重要。2. 样本不平衡影响： 训练样本不平衡，那么模型更容易偏向样本量多的类别，因为模型把样本量的大的类别预测对，整体精度也会高，就不会在意少量样本类别，但这是不对的。即模型会学习到按照样本类别比例
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2024-04-03 15:07:23
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L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss关于神经网络中L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss损失函数的对比、优缺点分析目录 文章目录L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss目录L1 LossL2 LossL1 loss 和L2 loss比较Smooth L1 Los
这是学习笔记的第 2009 篇文章
原创
2021-07-23 14:17:00
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