前言：整理西瓜书第一、二章中的基本概念待办：第二章评估方法、性能度量及后续内容未整理下图梳理机器学习中部分概念模型评估与选择相关知识点：错误率（error rate, E）：如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m精度（accuracy）=1-E=1-a/m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。误差在不同数据集上含义不同，在训练集上的误差称为训练误差（t
数值计算方法-误差 误差的来源与分类1.模型误差 数学模型，即表示计算的公式或方程，本身就是近似的，就不就不精确，这种情况导致的误差，就叫模型误差。2.观测误差 对物理世界中的参数进行观测时产生的误差，比如测定温度，长度，电压，无论用多么精密的工具，肯定都会存在误差。3.截断误差（方法误差） 当数学模型不能得到精确解时，常要用数值方法求出它的近似解，近似解与精准解之间的误差，即为截断误差。可微函数
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2024-04-03 07:12:40
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# Python 柱状图带数据误差的实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现柱状图带数据误差。这个功能对于展示数据的分布和误差范围非常有用。我们将使用matplotlib库来实现这个功能。
## 整体流程
为了实现柱状图带数据误差，我们需要进行以下步骤：
1. 导入所需的库
2. 准备示例数据
3. 创建柱状图
4. 添加误差线
5. 设置图表属性
6. 显示图表
原创
2023-12-09 06:29:44
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1、数值计算方法：是研究解数学问题（数学模型）近似解的方法、过程及其理论的一个数学分支，由于所研究的数学问题往往来源于科学研究与工程计算问题，故数值计算方法也称为也称为科学计算方法。数值计算与模拟已成为与理论研究、科学实验同样重要和有效的第三种手段。2、误差：实际问题的精确解与数值计算所得到的近似解之间的差别。在科学计算中误差不可避免，用数学方法解决实际问题时，通常按照以下过程进行，实际问题（抽象
李二的笔记陶本藻 教授误差与测量平差本课程在其他学科又叫：空间数据误差处理与分析 或者 空间数据误差理论与处理现代测绘学： 研究地球和其他实体的与地理空间分布有关的信息的材积、量测、分析、显示、管理和利用的科学与技术数据的采集(或量测、或观测)数据的处理，观测数据存在误差电子或网络产品表示的GIS产品等观测数据的特点与核心处理技术空间信息特点：多维、多源、多尺度、多分辨率、多时态数据分类： 点数据
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2024-01-30 16:59:49
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python 解决 eval 函数 计算 关于浮点数误差问题项目一首先 eval本身转化的是二进制的数据，转化过程中再转换回来肯定带有小数位，那直接使用eval对表达式进行计算，但是由于eval是将表达式中的数值使用浮点型进行计算，会由于精度的问题产生误差。例如eval(‘8.51*13.5’)=114.88499999999999，四舍五入保留两位小数之后，结果为：114.88，会产生0.01的
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2023-09-28 20:28:08
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1 获取更多数据这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型“看见”尽可能多的“例外情况”，它就会不断修正自己，从而得到更好的结果。如何获取更多的数据：（1）从数据源头获取更多数据（2）根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据（这个一般不用，因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差）（3）数据增强（data augmentation）：通过一定规则扩充数据。如在物
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2023-10-03 15:47:40
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在当今社会，渗透测试有着非常重要的作用，它能够通过识别安全问题来帮助了解当前的安全状况。那么到底什么是渗透测试?为什么要做渗透测试?渗透测试有什么好处?带着你的疑问，往下看。 什么是渗透测试? 渗透测试是通过模拟恶意黑客的攻击方法，来评估计算机网络系统安全的一种评估方法。这个过程包括对系统的任何弱点、技术缺陷或漏洞的主动分析，这个分析是从一个攻击者可能存在的位置来进行的，并且从这个位置有条件主
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2023-12-20 19:44:55
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简 介： 在Paddle下使用最基本的BP网络以及LeNet网络结构，测试了Cifar10数据集合。但实际运行在测试集合上的效果始终没有突破0.3，具体原因还需要进行查找。后来经过测试，发现问题出现在数据加载上，后面的实验中实际上只是使用了1000个训练数据进行的训练。使得模型的预测精度始终上不去。关键词： Cifar10，LeNet
§01 作业要求根据 2021年人工神经网
模型陷阱：1.要求准确度——易受过度拟合干扰 为了提高预测的准确度，常从已知的特征中提取出更多的特征，并以此搭建复杂的模型。如下 原有公式为：Y ~ (X) 转换成 ：Y ~ (X，X2, X3,...,Xn) yi = b + a1xi + a2xi2 + a3xi3 + ... + anxin
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2024-04-29 15:34:52
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6周销量的滚动预测伴随着总销售量逐渐增长，信息越来越多，可帮助更新需求预测，滚动预测可以尽快纠偏跟踪需求，定期、及时更新滚动预测的数据，可以有力采取纠偏行动1-6-V1预测图1-6-V2预测图1-6-V3预测图1-6-V4预测TU1-6-V5预测图滚动预测过程中R平方与标准误差的变化R平方：虽然中期有下降趋势，但最后改正上升，且全局未低于0.8，预测模型与实际值相关性较高。标准误差：总体下降趋势，
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2023-12-13 21:47:56
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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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带误差线的条图当直条用于显示样本统计量时，往往需要加绘相应指标的可信区间。seaborn.barplot(x, y, hue : names of variables in data data : DataFrame order, hue_order : 分类变量/hue变量各类别取值的绘图顺序可信区间计算： ci = 95 : float or “sd” or None, 希望绘制的可信区间宽度
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2024-05-15 09:08:28
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
原创
2023-03-15 11:01:42
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大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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大数据啊大数据
原创
2021-07-23 17:57:03
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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
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2023-11-14 16:53:06
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1引言
在计量测试中由于各种干扰因素的存在,常常会引起疏失误差,疏失误差又叫过失误差,是指显然与事实不符的误差。它通常是由于操作者失误、系统内部器件受损或接线松动、脱落、外界突发的冲击引起的。疏失误差的存在对测量结果是一种严重的歪曲,必须予以剔除。2常用的疏失误差剔除算法2·1莱特准则判别疏失误差一般采用莱特准则,即把剩余误差绝对值超过3σ的数据Xi判为
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2023-12-19 17:41:06
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过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损
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2023-10-12 09:05:16
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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