9.2 误差的本质事实上，很多工作正是通过调整误差函数来达到鲁棒学习目的的。由于其良好的可导性与统计性，最小二乘误差，即 L 2 范数误差，成为在实际问题中常被采用的误差函数。然而，当数据混有异常点或显著噪音时，该误差函数往往导致模型较差的稳健性。解决该问题最简单也是最常见的策略，就是把L 2 范数误差直接替换为 L 1 范数误差[13] 。这种调整往往会显著提升算法的鲁棒性。L 1 范数误差的这
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2024-03-21 11:31:29
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一、介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题吧。一种方法是将成绩可视化，
bias and variance(偏差和方差)看吴恩达机器学习课程的时候看到了偏差和方差，不是很理解，所以打算了解一下解释一偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。解释二在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面
一、百度百科上方差是这样定义的： （variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望值我们由E(X
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2024-04-24 09:25:18
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本节为ML/DL-复习笔记【七】- 偏差和方差。 偏差和方差是模型泛化误差的两种的不同衡量标准，当我们模型非常简单并且参数较少时，可能会有较大的偏差bias但是方差vatiance较小；模型过于复杂且参数较多时，可能会有较大的方差而偏差较小。 比如说如果训练集非常大，且标签和特征并不是线性的，此时若我们强行使用一个线性模型来拟合数据，得到的模型的泛化误差就会很大，这种情况即欠拟合，我们说模型的
1.标准差的概念标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
标准计算公式：
假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为
实数），其平均值为μ，公式如图1。
标准差也被称为
标准偏差，或者实验标准差，公式为
简单来说，标准差是一组数据
平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，
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2023-12-22 21:23:40
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标准差标准差（又称标准偏差、均方差，英语：Standard Deviation，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。标准差定义：为方差开算术平方根，反映组内个体间的离散程度；标准差与期望值之比为标准离差率。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：1、为非负数值（因为开平方后再做平方根）； 2、与测量资料具有相同单位（这样才能比对）。计算公式
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2023-11-03 11:23:12
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RTMP是Adobe 公司为 Flash 播放器和服务器之间音视频数据传输开发的私有协议，因为出现的比较早，所以RTMP协议已经成为国内直播领域尤其是CDN之间推流的标准协议。Adobe在2017年宣布到2020年底将不再支持Flash，所以很多系统平台的浏览器也都不再支持RTMP协议，如果流媒体服务器只支持RTMP协议，则最新的浏览器就无法通过无插件的方式从服务器获取媒体流，所以SRS服务器有个
# 标准偏差与Python的应用
标准偏差（Standard Deviation）是描述一组数据散布程度的重要指标。它反映了数据与其均值之间的偏离程度。小的标准偏差表示数据点靠近均值，而大的标准偏差则意味着数据点分布得比较分散。了解标准偏差对于数据分析和统计学等领域非常重要，尤其是在数据科学和机器学习中。
## 什么是标准偏差？
标准偏差的计算方式如下：
1. 首先，计算数据的均值（Mean
业务需求假设公司领导现在给你分配了一个性能测试需求如下：1：公司有1000人在上班时间段会登录平台进行打卡操作，可能会登录打卡多次2：业务高峰时间段在8:00-8:30，半小时3：需要保证90%用户的响应时间在1s以内4：保证在半小时内支撑5000笔打卡业务完成，同时90%业务时间不超过1s，半小时内最大系统并发数能达到多少？每秒最大用户并发能达到多少？分析需求a.1000人在30分钟内完成登录，
1.你需要精通面向对象分析与设计(OOA/OOD)、涉及模式(GOF，J2EEDP)以及综合模式。你应该了解UML，尤其是class，object，interaction以 及statediagrams。
2.你需要学习JAVA语言的基础知识以及它的核心类库(collections，serialization，streams，networking，?mu
学数学模型时，盯着这两个定义看了半天，形式相似又较为不同，定义和传递出的信息也是不一样，觉得有意思，写写笔记。话不多说，先上形式：标准差：其中， 为一组数据的真值， 为这组数据的平均值，也就是 , 而 即为方差，即标准差的平方为方差，方差的开平方为标准差。再来说说他们的含义：百度说：标准差，又称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标
# Java标准偏差的计算方法
## 简介
在数据分析和统计学中，标准偏差是衡量数据集中数据离散程度的一个重要指标。在Java中，我们可以使用一些数学库来计算标准偏差。本文将详细介绍如何使用Java计算标准偏差。
## 流程概述
下面是计算标准偏差的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 计算数据集的平均值 |
| 2 | 计算每个数据点与平均值的
原创
2023-08-08 04:00:18
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一、总体标准偏差和样本标准偏差假设我们测量了变量，测得的结果是。令是它们的算术平均值，是的真实值。我们使用标准（偏）差（Standard Deviation）来度量数据分布的分散程度。标准差越大，数据分布越离散，反之越集中。我们在小学/初中学过标准差的计算公式其中是总体的平均值。但是物理实验中采用的是其中是样本的平均值。那为什么分母变成了呢？包括我在内的很多人都不理解。实际上，叫做总体标准偏差（P
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2024-04-30 20:04:20
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# 标准偏差的计算方法
## 引言
在统计学中，标准偏差是用来衡量数据集合中数据的分散程度的一种指标。它可以帮助我们了解数据集合中各个数据点相对于平均值的偏离程度。在Java中，我们可以使用一些数学库来计算标准偏差。
本文将介绍标准偏差的计算方法，并提供具体的代码示例，以帮助刚入行的开发者实现标准偏差的计算。
## 计算标准偏差的步骤
下面是计算标准偏差的一般步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-28 06:57:51
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2024-08-13 09:28:23
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# 如何实现 Java 中的标准偏差函数
标准偏差是统计学中一个非常重要的概念，用于衡量一组数据的离散程度。今天，我们将学习如何在 Java 中编写一个标准偏差函数。以下是实现的流程。
## 实现流程
我们将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------
原创
2024-10-24 04:59:03
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Java是面向对象的编程语言，一个 Java 程序可以认为是一系列对象的集合，而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。方法：方法就是行为，一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动
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2024-10-15 16:45:31
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文章目录疑问1：疑问2 ，如何得到[0-1]的图像疑问3：PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换疑问4 ：PIL.Image的缩放裁剪等操作其他必要的数据增强方式 一下是一个常用的Normalize的代码 normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
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2024-08-23 12:05:40
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# Java 求标准偏差
标准偏差是一个统计学概念，用于衡量一组数据的离散程度。在程序开发中，我们经常需要计算标准偏差来分析数据集的分布情况。本文将介绍在Java中如何计算标准偏差，并提供相应的代码示例。
## 什么是标准偏差？
标准偏差是一组数据与其平均值之间的差异的度量。它可以帮助我们了解数据的波动程度。标准偏差越小，表示数据点越接近平均值；标准偏差越大，表示数据点分散得越广。
标准偏
原创
2024-08-31 03:47:50
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