1、化简公式2. bagging的偏差和方差对于bagging来说，每个基模型的权重等于1/m且期望近似相等（子训练集都是从原训练集中进行子抽样），故我们可以进一步化简得到：根据上式我们可以看到，整体模型的期望近似于基模型的期望，这也就意味着整体模型的偏差和基模型的偏差近似。同时，整体模型的方差小于等于基模型的方差（当相关性为1时取等号），随着基模型数（m）的增多，整体模型的方差减少，从而防止过拟
孔、轴的公差带标注形式：孔、轴的公差带代号由基本偏差代号与公差等级组成。 画公差带图，需要理解下面几个概念：基本尺寸、极限偏差、上偏差、下偏差、基本偏差、基本偏差代号、标准公差、标准公差等级；对于这几个概念不清楚的可以翻看本人之前的文章：基本，实际，极限尺寸，偏差，基本偏差，尺寸公差总是搞不清的来终于弄清楚：标准公差与基本偏差的区别和联系IT公差与H8/h7的关系，公差等级，尺寸公差，
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2024-05-06 20:31:01
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概念偏差： 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，越偏离真实数据集。（Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）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，预测结果数据的分布越散。基于偏差的误差： 所谓基于偏差的误差是我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我们的模型的预测同真实值的差异。
1、多类分类二分类器只能区分两个类别，多分类器则可以区分多余两个类别一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多分类问题，而其他的一些算法（比如SVM分类器或者线性分类器）择时严格的二分类器。当然也有许多策略让二分类器去执行多分类问题"一对所有"（OvA）策略：创建一个将图片分为10类（0到9）的系统的一个方法：训练10个二分类器，每一个对应一个数字（探测器0，探测器1，探测器
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2024-07-31 14:21:27
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优化基础模型(1) 训练均方误差与测试均方误差： 在回归中，我们最常用的评价指标为均方误差，即： ??? 当我们的模型的训练均方误差达到很小时，测试均方误差反而很大，但是我们寻找的最优的模型是测试均方误差达到最小时对应的模型，因此基于训练均方误差达到最小选择模型本质上是行不同的。 一般会出现以下情况如果训练误差远小于测试误差，说明模型已经过拟合了，考虑如何避免过拟合。如果训练误差和测试误差差不多，
泛化误差
泛化误差机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？准与确的关系bias偏差：模型越复杂，模型的偏差越小，方差越小，因此会出现overfitting
准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距：\(E|y_{真实}-y_{预测}|\)，就是分类器在样本上（测
为什么会有公差与配合的概念？这个得从互换性说起！什么是互换性？在机械和仪器制造工业中，零、部件的互换性是指在同一规格的一批零件或部件中，任取其一，不需任何挑选或附加修配(如钳工修理)就能装在机器上，达到规定的性能要求。为满足机械制造中零件所具有的互换性，要求生产零件尺寸应在允许的公差范围之内。这就必须对一种零件的形式、尺寸、精度、性能等规定一个统一的标准。同类产品还需按尺寸大小合理分档，以减
最近一直都在重温统计学的知识，是时候整理出来分享给大家了！本篇博客会大致整理常见的统计学知识，多数内容只是简单概述，必要部分我会详讲。基础知识点随机抽样：从总体中随机抽取元素到样本中。分层抽样：对总体分层，并在每层中做随机抽样。简单随机抽样：在不对总体分层的情况下，做随机抽样所得到的样本。偏差：系统性误差。样本偏差：样本对总体做出了错误的解释。样本统计量：对抽取自大规模总体中的样本做计算，所得到的
公差是反映对制造零件精度要求的，配合是反映相配零件之间存在的间隙或过盈情况的，即互相结合的松紧关系。所以，标注公差与配合是图样中不可缺少的内容。本标准规定了机械图样中尺寸公差与配合公差的标注方法, 适用于机械图样中尺寸公差(线性尺寸公差和角度尺寸公差)与配合的标注方法。本标准从2003年12月1日实施，并自实施之日起代替GB/T 4458.5-1984《机械制图 尺寸公差与配合注法》。一、基本要求
1.适用场景* 数据量特别大，需要各种复杂查询（全文搜索功能、相似度搜索与比较、模糊匹配、地理位置聚合、搜索内容多语言支持与分词支持等）、聚合并尽量实时的场景。* 大量数据写入频繁，但更新较少，查询较多的情况* 数据模型后期存在大概率变动或不确定性等（改数据库结构会导致业务代码不稳定性）* 数据体量较大或者增量较快但是变更较小的情况（如海量日志数据：ELK）2.基础的一些概念1.节点（node）e
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2024-03-20 13:16:22
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1.GD&T概念GD&T 是 Geometric Dimensioning and Tolerancing 的缩写，即“几何尺寸和公差”。和线性尺寸标注方式一样，形位公差是公差的一部分，是一套详细的标注方式。它并非独立于传统的线性尺寸公差标注方法而存在，而是公差标注大家庭的一员。但相对于传统的线性尺寸的标注方式，它有其独特
6月3日 update:V型块定位基准和工序基准不重合，已加入（4）的情况当中。估计没什么人看，自己整理整理备考用。定位误差的计算是机械制造技术专业课考察的重要内容，整理如下。（后续更新会加入图片）首先要明白两个基准，两个误差。两个基准：定位基准工序基准对于一般工件，定位基准是工件与定位元件直接接触的平面；对于孔、轴，定位基准是孔或轴的轴线。而工序基准与加工要素共同构成了工序尺寸。换句话说，找工序
一.什么是js？
js是一种弱类型的脚本语言，是HTML的3大组成部分之一。HTML标签 CSS样式 JS脚本。
二.js的5种基本数据类型
1.Number 值是数值
2.String 值是字符串
3.Boolean 值是布尔值 （ture， fales）
4.Null 值为空
5.Undefine 值为定义
js的操作符
• 赋值操作符 ： ＝
• 算术操作符：
什么是零偏（Bias）在陀螺静止时，陀螺仪仍会，以规定时间内测得的输出量平均值相应的等效输入角速率表示，单位为°/h，°/s。理想状态下该数值应为地球自转角速度的分量。在角速度输入为零时，陀螺仪的输出是一条复合白噪声信号缓慢变化的曲线，曲线的平均值就是零偏值。什么是零漂或零偏稳定性（Bias Stability）是衡量陀螺仪精度的重要指标之一。表示当输入角速率为零时，衡量陀螺仪输出量围绕其均值（零
1. 标准公差公差带是由公差的大小和位置来决定的。大小由标准公差来确定，位置由基本偏差来确定。目前国家规定的《极限与配合》已经对标准公差和基本偏差标准化。如图2-13所示为基本尺寸为50的轴的不同公差和基本偏差。标准公差分为20个等级，用IT表示，分别为IT01，IT0, IT1， IT2 ……IT18，公差等级从左向右为由高到低。常用的精度为6～10级，01和0级精度在工业上很少应用。如表2-1
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2024-05-22 13:45:49
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文章目录1. 偏差分析2. 数据偏差2.1. 选择偏差 Selection Bias2.2. 一致性偏差 Conformity Bias2.3. 曝光偏差 Exposure Bias2.4. 位置偏差 Position Bias3. 模型偏差3.1. 归纳偏差 Inductive Bias4. 推荐结果的偏差与不公平性4.1. 流行度偏差 Popularity Bias4.2. 偏见 Unfai
公差表是我们在机械设计中经常会使用到的一类表格，在国家标准中有“标准公差数值表”、“轴的基本偏差数值表”和“孔的基本偏差数值表”三张最常用的表格，这三张表格为我们的零件标注公差是提供了依据。我们图纸中标注的有关孔和轴的上下偏差都是根据这三张表计算得出来的。下面附这三张表格：标准公差数值表 注：基本尺寸小于1mm时，无IT14至IT18。孔的偏差数值表 1孔的偏差数值表2 接上孔的偏差数值表3 接上
快速理解机器学习中的偏差与方差偏差与方差偏差（bias）：偏差度量了学习算法的期望预测与样本真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差（variance）：方差度量了同样大小的训练集的变动导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声（noise）：噪声表达了在当前任务上学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。偏差和方差的形象展示如下图所示：（图片
不管产品规模是大还是小，结构简单还是复杂，质量评估都不是一件容易的事情。尽管很难，但质量评估仍然是必需的，因为关系到版本是否能够发布、测试工作是否有效、测试投入是否有价值等。那么，如何把握软件产品的质量？发布之前产品发布之前可以对如下指标进行评估● BugBug数量、Bug趋势图、Bug分布图等，有利于我们对问题的归纳总结。● 测试通过率包括计划的测试用例执行进度、通过的测试用例数目、失败的测试用
# MySQL Installer安装类型怎么选
在安装MySQL数据库时，选择合适的安装类型是至关重要的，这会影响到后续数据库的性能、使用复杂性及功能的实现。本篇文章将详细探讨MySQL Installer的不同安装类型，并为读者提供选择建议。
## 安装类型概述
MySQL Installer主要提供以下几种安装类型：
1. **Developer Default**：这是推荐的安装类
