不管产品规模是大还是小，结构简单还是复杂，质量评估都不是一件容易的事情。尽管很难，但质量评估仍然是必需的，因为关系到版本是否能够发布、测试工作是否有效、测试投入是否有价值等。那么，如何把握软件产品的质量？发布之前产品发布之前可以对如下指标进行评估● BugBug数量、Bug趋势图、Bug分布图等，有利于我们对问题的归纳总结。● 测试通过率包括计划的测试用例执行进度、通过的测试用例数目、失败的测试用
最近一直都在重温统计学的知识，是时候整理出来分享给大家了！本篇博客会大致整理常见的统计学知识，多数内容只是简单概述，必要部分我会详讲。基础知识点随机抽样：从总体中随机抽取元素到样本中。分层抽样：对总体分层，并在每层中做随机抽样。简单随机抽样：在不对总体分层的情况下，做随机抽样所得到的样本。偏差：系统性误差。样本偏差：样本对总体做出了错误的解释。样本统计量：对抽取自大规模总体中的样本做计算，所得到的
一.偏差和方差 1.偏差和方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两方面： 模型偏差：模型预测的期望值和真实值之间的差。 模型方差：模型预测的期望值和预测值之间的差的平方 2.监督学习，模型泛化误差可以分为偏差/方差/噪声的和
所以偏差表示的是模型的拟合能力。方差描述的是模型内部的稳定性。
1.导致偏差和方差的原因 偏差描述的是模型对于真实函数的拟合能力，出现偏差较大的
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2024-03-22 16:24:50
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在图像处理里面，偏微分主要体现在能量极小化上面，而这种极小化泛函往往包含变量的微分，所以只要掌握Euler-Lagrange方程就可以知道其演化方程了，而这个方程就是极小化能量泛函的解。辅以梯度下降法之类的迭代策略，和离散差分的实现，就可以在计算机上实现编程。 那么研究者是怎样找到这样的泛函呢？关于偏微分方程或微分几何的书（国外的教材）会有所涉及。自
DataWhale–李宏毅老师机器学习P5-P8《误差来源》和《梯度下降法》学习笔记学习笔记本文是李宏毅老师B站–《机器学习》课程的学习笔记，在此非常感谢DataWhale提供的平台，希望大家加入到这个学习的大家庭中，共同成长。 本文主要是关于误差来源及梯度下降法的介绍，是在老师的讲解视频和学习文档的基础上总结而来。一、误差来源在机器学习中，模型估计的误差可以分为两种，偏差（Bias）和方差（Va
1、化简公式2. bagging的偏差和方差对于bagging来说，每个基模型的权重等于1/m且期望近似相等（子训练集都是从原训练集中进行子抽样），故我们可以进一步化简得到：根据上式我们可以看到，整体模型的期望近似于基模型的期望，这也就意味着整体模型的偏差和基模型的偏差近似。同时，整体模型的方差小于等于基模型的方差（当相关性为1时取等号），随着基模型数（m）的增多，整体模型的方差减少，从而防止过拟
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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之前有一篇文章介绍了什么是偏差（bias）与方差（variance），这篇文章介绍一下如何使用学习曲线来判断模型是否处于欠拟合或过拟合。 什么是学习曲线？学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和验证集的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，是否可以通过增加数据集来减少过拟合、是否可以通过增加特征、减少正则项来降低偏差。怎么解读？当训练
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
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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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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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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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
对事件的报告1.事件观察者发现了任何有可能引发偏差的事件后，应撰写偏差事件报告；或立即向主管报告，由主管或相关人员随后撰写生产偏差事件报告。2.发起者应进行初步调查并立即采取纠正措施。(1)立即采取以下措施(但不仅限于此)，以减少事件对生产物料/设备/区域/工艺/程序等的负面影响：停止生产：GMP相关活动的恢复和继续需质量部的批准。调查结束前，问题原辅料、包材、中间体或成品应清楚地贴上待
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2024-02-29 15:25:44
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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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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
