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
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2024-07-30 10:39:28
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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
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2024-08-26 21:05:23
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本章刚学完，公式还记不住，全是照着书上公式算的。因此成绩可以忽略1、 [单选] 以下关于挣值分析表述正确的是： Which of the following statements about earned value analysis is correct: A：挣值也叫挣得值，是衡量项目实际挣得的利润； EV means earned value, which is
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
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2024-06-17 10:53:39
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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
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2024-06-23 15:08:51
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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
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2024-04-16 11:25:07
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加性方差 (additive variance)等位基因与非等位基因之间累加引起的表型方差，属于上下代遗传中可以固定的分量，在实践行称为育种值（Breeding value)显性方差（donminance variance)来源于等位基因间相互作用产生的效应，属于非加性效应，称为显性离差。 这部分效应可以遗传但是不能固定，是产生杂种优势的主要部分上位性方差（Epistatic variance )
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2024-10-20 18:41:03
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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
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2024-08-02 16:50:37
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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
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2024-08-04 10:35:56
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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
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2024-07-04 22:36:21
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机器学习 文章目录机器学习一、一些概念二、评估方法三、调参： 一、一些概念错误率（error rate）：在n个样本中有a个错误数据，则精度（accuracy）：%。训练误差/经验误差（training error/empirical error）：在训练集上的误差。泛化误差（generalization error）：在新样本（测试集）上的误差。过拟合（overfitting）：把训练集自身的特
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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2024-08-09 11:30:38
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常规的盒式不确定约束：不确定性构建具有对称性，但实际情况下的不确定问题大多呈非对称性；不可能所有场景在所有时刻均达到最劣场景，该不确定性构建过于保守。针对上述问题，可以尝试改变不确定约束的构建方式。 前文中，彭春华教授研究的CGDT理论 ，通过引入机会约束和置信区间，解决了上述问题。本文将继续探究别的论文对该问题的解决方式。《考虑风电预测误差相关性的负荷恢复鲁棒优化》采用盒式集合刻画负荷预测误差，
1.1 常见异常点检测算法在数据库中包含着少数的数据对象，它们与数据的一般行为或特征不一致，这些数据对象叫做异常点 (Outlier) ，也叫做孤立点。异常点的检测和分析是一种十分重要的数据挖掘类型，被称之为异常点挖掘 [28。对于异常数据的挖掘主要是使用偏差检测，在数学意义上，偏差是指分类中的反常实例、不满足规则的特例，或者观测结果与模型预测值不一致并随时间的变化的值等等。偏差检测的基本目
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
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2024-08-13 10:18:12
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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
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2024-06-13 22:15:33
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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
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2024-09-02 23:01:04
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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
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2024-07-31 10:38:31
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原理：非完整性约束NHC是指在车辆行驶过程中假定车辆不出现侧滑、漂移、弹跳等，车辆的侧向和垂向速度为0，构造虚拟观测量，进行运动约束的过程。其效果与虚拟观测量方差的设置息息相关。我们假定车辆（载体）坐标系和IMU坐标系重合，载体的前向、侧向、垂向速度可表示为： &nbs
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<
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2024-03-15 10:19:28
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