基础 1、假设空间：模型会将输入有一个对应的输出映射，映射集为假设空间 2、泛化误差：真实情况下模型的误差，与真实情况的偏离 就是泛化误差 3、错误率（error rate）：分类错误的样本数占总样本的比例 4、“精度”（accuracy）：就是1-错误率 5、误差（error ）：实际预测输出和样本真实输出之间的差异 6、训练误差/经验误差（training error）：学习器在训
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
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
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
根据惯导系统的极限对准精度公式，失准角误差为：
phiE=-DnN/g;
phiN=DnE/g;
ph
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
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
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
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<
第五章讲了建模时的误差来源。模型的误差主要来自偏差（bias）和方差（variance）。其中偏差是预测值相对真实值的偏离程度，方差指预测值的离散程度，两者区别可以用如下图片具体说明： 我们一般通过选取样本点来拟合曲线，由于样本选择的随机性，得到的拟合曲线也有所不同，因此通常多选几组样本得到多
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
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
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
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
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
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
名词定义解释成本基准：当前应该完成的工作量以及当前完成这个工作量应花的钱，先有工作量，后有工作量对应的实际成本挣值EV：Earned Value（实际完成的工作量）实际成本AC：Actual Cost（实际所完成工作量的实际成本）计划值PV：Planed Value（计划完成的工作量）成本偏差CV：Cost Variance（成本是节约还是超支）进度偏差SV
获得性偏差思维模型 ，即人们由于受大脑结构性缺陷或者认知的局限，在形成自己的判断过程中，往往会凭借 已获得的信息 作出判断，继而被已获得的信息所局限，结果导致 获得性偏差 。01、何谓获得性偏差思维模型 &n
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
文章目录模型的方差与偏差Validation CurveLearning Curve 模型的方差与偏差每种模型都有优点和缺点，一个模型的泛化误差可以分解为偏差（bias）、方差（variance）和噪音（noise）。偏差是不同训练集的平均误差，方差是对不同训练集的敏感程度，而噪音是数据本身的属性。为了使得方差和偏差最小（也就是泛化能力最大），常用的方法是选择算法（线性或非线性）及算法的超参数，
