截断误差：是指计算某个算式时没有精确的计算结果，如积分计算，无穷级数计算等，使用极限的形式表达的，显然我们只能截取有限项进行计算，此时必定会有误差存在，这就是截断误差。 舍入误差：是指由于计算机表示位数的有限，很难表示位数很长的数字，这时计算机就会将其舍成一定的位数，引起舍入误差，每一步的舍入误差是 ...
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2021-08-02 00:48:00
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# Java舍入误差的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何解决Java中的舍入误差问题。首先，让我们来看一下整个解决问题的流程。
## 流程图
```mermaid
journey
title 解决Java舍入误差问题流程
section 理解舍入误差
开始 --> 理解问题 --> 确定解决方案
section 解决方案
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004； 浮点型数据理解： 1. 0.1 0.2在计算机语言中会转换为二进制语言 console.log(0.1.toString(2)); // "0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101" console.log(0.2.t
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2021-03-16 16:15:22
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#include<stdio.h> 运行结果int main() &n
原创
2022-10-21 22:19:40
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关于double和float的精度问题 在进行数值运算时，如果有float或者double类型的浮点数参与计算时，偶尔会出现结果不准确的情况。 浮点数在计算机中是无法进行准确表示的，比如0.1在计算机中只是一个近似值，因此对浮点数运算结果具有不可预见性。如果两个浮点操作数的误差就能相互抵消，计算结果 ...
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2021-10-27 20:21:00
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方差（variance)：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）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 &nb
机器学习希望最小化模型的期望（泛化）误差$L$，即模型在整个数据分布上的平均误差。然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$，我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。但是训练数据和数据真实分布之间是有差异的，又根据奥卡姆剃刀原理，在训练误差相同的情况下，模型复杂度越小，泛化性能越好，
原创
2023-06-25 10:30:44
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通过梯度（即导数，相互影响的变化率），来表示误差大小与网络中各个权重的关系。梯度下降（通过修改权重，以最快的速度减小误差值），不断优化权重，这组权重输出得来的结果使误差尽可能小。即模型的输出更接近实际结果。
一开始先从最简单的关系入手，即神经网络的最后一层的输出与其实际学习目标的误差关系。
首先根据神经网络计算的式子以及误差的计算公式，将其展开至权重与误差的一个关系式（图中第三个等号
文章目录1.模型误差2.观测误差3.截断误差(或称方法误差)4.舍入误差参考文献 用计算机来解决科学计算问题的过程中，主要需考虑四种误差：模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差。1.模型误差 用计算机解决科学计算问题首先要建立数学模型，它是对被描述的实际问题进行抽象、简化而得到的，因而是近似的。我们把数学模型与实际问题之间出现的这种误差称为模型误差。 例如，在辨识机器人动
训练误差与测试误差 一般情况下，我们将数据集分为两大类：训练集和测试集。（有的时候分成三部分：训练集、验证集、测试集）。 训练误差是指模型在训练集上的误差，反映的是模型的学习能力。 训练误差是模型关于 训练数据集的平
# Java 中两个数相乘的舍入误差处理
## 1. 介绍
在 Java 开发中，尤其是在涉及浮点数运算的程序中，舍入误差是一个重要问题。我们在乘法运算时，如果处理不当，可能会引入不必要的误差。在本文中，我们将学习如何用 Java 实现两个数相乘，同时有效处理舍入误差。
## 2. 处理流程
以下是处理两个数相乘并处理舍入误差的基本流程：
| 步骤 | 说明
1. 误差来源用计算机进行实际问题数值计算，计算误差是不可避免的。误差的来源主要有四个方面：1.1. 模型误差用数学模型描述实际问题，一般都要作一定的简化，由此产生的数学模型的解与实际问题的解之间会有差异，这种差异称为模型误差。1.2. 观测误差数学模型中包含的某些参数或常数，往往是通过仪器观测或实验获得其数值的，这样得到的观测数值与实际数值之间会有误差，这种误差称为观测误差。1.3. 截断误差求
在练习时，输入如下代码： 结果不准确。 原因：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51179572 浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在
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2018-11-27 22:34:00
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均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差： 上面是计算公式，
原创
2020-12-07 16:25:00
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一、绝对误差和相对误差的定义 《GB/T 2900.77-2008 电工术语 电工电子测量和仪器仪表 第1部分:测量的通用术语》定义：绝对误差是指校准值和比对值的代数差。 相对误差是指绝对误差与比对值的比。 比对值为该量的真值，但由于真值无法确定，所以一般使用约定真值。 二、绝对误差和相对误差的关系 根据定义，将绝对误差和相对误差换算成公式： 绝对误差 = | 测量值 - 真实
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2018-11-10 11:25:00
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逼近误差模型最好能逼近真实模型到什么程度考虑target function和能从假设空间中学到的the bes
原创
2022-10-31 16:08:11
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1.相对平移误差Relative Translational Error(RTE)RRE是另外一种计算误差的方式，相比于上面计算的旋转误差，应该是等价的。RRE是在Euler角三个分量的绝对误差之和。2.相对旋转误差Relative Rotational Error (RRE)3.均方根误差Root-mean-square error(RMSE) 观测值与真值偏差的
第1章误差与有效数值1.1 什么是误差实际值与理论值的差，称为误差。1.2 什么是有效数值第2章 误差的分类2.1 模型误差2.2 测量误差备注：几乎所有的测量
原创
2021-09-08 17:39:10
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线性回归是什么：线性回归是回归问题的一种，模型试图去找到y 与 x 的线性关系同时去预测新输入的输出值。模型会找到一条直线使得图像上的每一个点到这条线的欧式距离之和最小，也就是均方误差（MSE）最小。那如何去找到这条直线呢：当只有一个输入值的时候，我们找到所有样本的预测值的误差的平方之和也就是均方误差（MSE），然后我们通过求偏导为0的方式求得当均方误差最小的时候m和b的取值。而当有多个输入的时候
importmatplotlib.pyplot as plt
importnumpy as np
importscipy as sp
fromscipy.stats importnorm
fromsklearn.pipeline importPipeline
fromsklearn.linear_model importLinearRegression
fromsklearn.preprocess
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2023-09-16 19:48:36
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