一、机器学习学什么？研究“学习算法”，让机器“学习”，并从数据中抽象出“模型”，再反过来利用模型提供“判断”。二、基本术语三、模型评估与选择1、经验误差与过拟合1、错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m，m为样本个数，a为分类错误样本个数。 精度：1-a/m，即精度=1-错误率。 误差：实际预测输出与样本的真
# Java 误差率实现教程
## 介绍
在软件开发过程中，误差率是一个非常重要的指标，用于衡量系统的性能和准确性。对于Java开发者来说，了解如何计算和处理误差率是必不可少的技能。本文将教你如何实现Java误差率。
## 流程概述
下面是Java误差率实现的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集实际值和预测值 |
| 2 | 计算误差 |
|
原创
2023-09-24 12:22:36
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2.1经验误差与过拟合错误率(error rate)分类错误的样本数目占样本总数的比例精度(accuracy)分类正确的样本数目占样本总数的比例；精度=1-错误率误差(error)学习器实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差(training error)/经验误差(empirical error)学习器在训练集上的误差因为我们不知道新样本是什么样，所以只有尽可能缩小经验误差泛化误差(ge
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2021-07-28 15:28:00
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数据挖掘中异常值分析是保证数据质量的前提，它在数据处理的阶段是数据探索阶段，总之，找出数据的异常值，有利于我们最终得出的模型的稳定性。异常值分析主要有三种方法：1.简单的统计量分析：最大值与最小值.用来判断这个变量是否超出常规的人们的理解等，你比如说，我们可以对一个人的年龄的属性列进行统计，假设得到的年龄最小值为-1，最大值为130.这显然是不符合常规的，在我们数据的异常值分析阶段是要pass掉的
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2024-01-14 13:24:09
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# Python中结果加上误差率的处理
在科学计算、机器学习以及数据分析等领域，结果的准确性和可信度是非常重要的。在许多情况下，我们的计算结果并不只是一个数字，更应该附带上一个误差率。本文将探讨如何在Python中为计算结果添加误差率，并通过代码示例来帮助理解这个概念。
## 什么是误差率？
误差率通常指的是测量值与真实值之间的偏差。在数据分析中，误差可能源于多个方面，如数据采集的误差、模型
# Python平均误差率计算方法
## 流程概述
为了计算Python平均误差率，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 计算误差率 |
| 4 | 计算平均误差率 |
## 具体操作步骤
### 步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导入所需的库，以便进行数据处理和计算
原创
2024-03-14 04:56:36
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拟合算法插值和拟合区别简述线性拟合函数拟合优度的引入拟合优度的证明参数线性函数MATLAB代码模拟cftool模拟不收敛 插值和拟合区别简述插值算法是要严格经过样本点，在数据样本点的损失为0，但是对于拟合来说仅仅是在数据样本点中寻找出所存在的规律，用一条和数据样本点相似趋势函数进行表示，具有一定的损失。并不是损失越小效果越好，因为损失过小可能造成过拟合的情况，对于拟合来说，能在一定程度上避免过拟
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2023-11-21 22:56:59
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1、误差条图代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x= pd.Series(range(5))
y = v.index ** 2
xe = x.index/2
plt.errorbar(x, y, yerr = xe, fmt='o', capsize=4, capthic
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2023-06-17 16:40:19
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经验误差与过拟合错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例精度（accuracy）：分类正确的样本数占样本总数的比例PS： 如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差（training error）/经验误差（empirical error）：学习器在训练集
# 在Python中给值增加误差率
在数据分析、科学计算和机器学习等领域，误差和不确定性是常常需要考虑的重要因素。给值增加一定的误差率，不仅有助于我们更好地理解数据背后的不确定性，还可以增强模型的鲁棒性，避免过拟合。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现给值增加误差率的操作。
## 误差率的基本概念
**误差率**指的是在测量或计算中，允许的最大偏差与真实值的比值。通过引入误差率，我们
原创
2024-09-14 04:17:39
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1. 范围
float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-127~+128，而double的指数范
1、错误率与精度错误率与精度是分类任务中最常用的两种性能度量，错误率是指分类错误的样本占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。错误率：精度：2、准确率/召回率/FScoreTrue Positive(真正例, TP)：将正类预测为正类数.True Negative(真负例, TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正例, FP)：将负类预测为正类
# Python 绘制相对误差率图
在科学计算和数据分析中，绘制相对误差率图是一项重要任务。它有助于我们评估模型的预测准确性。本文将探讨如何使用Python绘制相对误差率图，并展示如何生成相应的甘特图和序列图，帮助我们更好地理解数据和程序的执行过程。
## 相对误差的定义
相对误差是指预测值与真实值之间的误差相对于真实值的比率。其公式如下：
\[
\text{相对误差} = \frac{|
原创
2024-08-01 11:55:57
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计算方法一、绪论绝对误差 = 准确值 - 近似值()相对误差 = 绝对误差 / 准确值绝对误差限 = |绝对误差|，相对误差限 = |相对误差|是绝对误差限，且关于有效数字位数相关的计算，记住以下三个公式先将x转换为再做几道题练习一下即可。病态问题1.要使用数值稳定的算法 2.要避免两个相似数相减 eg. 3.绝对值太小的数不宜作除数 4.避免大数吃小数二、插值1.拉格朗日插值 ，也可以不用
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2023-12-08 09:50:25
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2.1经验误差与过拟合分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”（e rate），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；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实输出之间的差异称为“误差”（eror这里所说的“误差”均学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（ training error）或“经验误差
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2024-01-26 07:29:50
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在选择模型的时候，我们会选择好的模型，丢弃不好的模型。模型的好或者不好是根据评价指标来衡量的，这篇文章介绍了分类任务中几种常用的评价指标，包括：错误率（error rate）和精度（accuracy）、查准率（precision）、查全率（recall）和 F1、ROC-AUC。错误率和精度错误率（error rate）和精度（accuracy）是一对互补的指标，既可以应用于二分类任务，也可以应用
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2024-07-17 11:03:27
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##python 学习笔记Day03##進 Joylist小分队### 异常处理
异常就是运行期检测到的错误。计算机语言针对可能出现的错误定义了异常类型，某种错误引发对应的异常时，异常处理程序将被启动，从而恢复程序的正常运行。
1. Python 标准异常总结BaseException：所有异常的 基类Exception：常规异常的 基类StandardError：所有的内建标准异常的基
每张图片，算法都会给出5个它认为最可能的类别，只要5个里面有一个为正确答案，则认为预测正确 ...
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2021-08-13 18:03:00
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# Python字错误率计算
在自然语言处理（NLP）和文本分析中，字错误率（Word Error Rate, WER）是一种重要的评价标准，用于衡量文本之间的差异。特别是在语音识别和机器翻译领域，WER 能够帮助我们判断生成文本的质量。本文将介绍什么是字错误率，如何计算字错误率，以及如何使用 Python 来实现这一计算。
## 什么是字错误率？
字错误率是通过分析参考文本和识别文本之间的
原创
2024-09-07 05:47:47
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1. 我们从前面的知识得到，所有的类都要继承自object这个基类（超类），另外我们知道“继承”可以继承类的属性和方法。我们起始通过type创建类的时候，自然而然的也会从ojbect继承他的一些属性和方法。这些方法中以__XX__作为识别的叫做“魔法函数”，正如前面所说，儿子由母亲生成，自然而然继承了母亲的属性和方法。我们dirt这个最原始的object来的基类（母亲）都有哪些方法，这些方法就是最
