最早接触高偏差（high bias）和高方差（high variance）的概念，是在学习machine learning的欠拟合（under fitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。Andrew的讲解很清晰，我也很容易记住了过拟合-高方差，欠拟合-高偏差的结论。 最近一次和某AI大神的交谈中，他说我把高方差，高偏差的结论记反了，我还被“教育”了一番。我虽然非常肯定自己记住的
Autonavi，高德系地图（google地图、mapabc地图、腾讯的soso地图等，在地图下方有autonavi.mapabc版权信息的）高德为互联网/移动互联网用户和网站提供互联网地图（Mapabc）服务、地图API服务及基础地图服务。目前，MapABC地图网站已经成为知名的地图网站及地图API的窗口。高德同时还为谷歌、腾讯、新浪、阿里巴巴、微软必应、京东商城等著名互联网网站提供
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2024-04-20 11:07:25
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此篇 TensorFlow简要教程及线性回归算法示例 介绍了使用TensorFlow进行机器学习的基本流程，此篇 介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法 介绍了在设计神经网络的时候怎么确定各层矩阵的维度(矩阵的行数与列数)，接下来就可以开始训练模型了，在训练模型的过程中，怎么衡量模型的好坏呢？通常用模型与真实之间的误差来表示，误差由 偏差 和 方差 两部分组成。 B
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2024-08-20 21:54:15
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模型评估和选择经验误差和过拟合测试集生成性能度量 经验误差和过拟合模型在训练集上的误差称为：“训练误差”，也叫经验误差。在新样本上的误差称为：“泛化误差”。显然，我们想要得到一个泛化误差较小的模型。然而，在实际情况中，我们往往不能事先知道新样本是什么样，因此我们能做的就是努力减小经验误差。过拟合：把训练样本自身的一些特性当作所有潜在样本的共性，这样会导致模型泛化性能下降(个性当共性)。过拟合是无
项目管理术语中英文对照
项目管理术语中英文对照 ACWP Actual Cost of Work Performed 已执行工作实际成本AD Activity Description 工作描述ADM Arrow Diagrammi
GPS、谷歌、百度、高德坐标相互转换一、在进行地图开发过程中，我们一般能接触到以下三种类型的地图坐标系：1.WGS－84原始坐标系，一般用国际GPS纪录仪记录下来的经纬度，通过GPS定位拿到的原始经纬度，Google和高德地图定位的的经纬度（国外）都是基于WGS－84坐标系的；但是在国内是不允许直接用WGS84坐标系标注的，必须经过加密后才能使用；2.GCJ－02坐标系，又名“火星坐标系”，是我国
下文中用符号 表示移动误差（定位误差、直线度误差），误差方向用下标字母 表示，运动方向用下标字母 表示，误差种类用字母 （ 表示几何误差， 表示热误差， 表示力变形误差）等表示。同理用符号 表示转角误差。（1）移动副误差运动学分析 如下图所
过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。过拟合解决办法：增加训练数据降低模型
原创
2022-10-31 16:21:12
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# Android 高德解析有偏差的现象及解决方法
在开发基于 Android 平台的应用时，经常会遇到与地图服务相关的问题。其中，高德地图的解析偏差是开发者面临的一个常见挑战。本文将对这一问题进行描述，并提供代码示例和解决方案。
## 一、问题描述
高德地图在某些地区的地理数据解析存在一定的偏差。具体表现为：在某些情况下，返回的经纬度信息与实际位置不符，导致地图标记或路径规划出现错误。这会
1、项目控制中差异分析或挣值分析的应用差异：与计划的任何偏差。差异分析能够让项目经理确定项目出现的“麻烦点”并采取纠正措施。项目经理要控制项目的四个领域：绩效目标、成本目标、时间目标、范围目标。设计和编程工作通常应细分为多个小工作单元，每个单元工作周期在1~3周，并设有衡量该工作单元是否完成的里程碑。进度监测的常用方法在监测项目进度时，通常会问一下3个问题：项目的实际进展状况如何？如发生偏差，其原
工业界机器学习典型问题:正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正负样本分布？构造后如何解决训练数据与预测的分布不一致？ 上采样、下采样、代价敏感，没什么好办法。这个之前调研过，主要分重采样和欠采样！这种不平衡是因为比率的不平衡给一些学习方法带来问题。但是在某些领域，比如反欺诈和安全，不仅是比率极不平衡，而且是正样本样本绝对数很小。需要
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2024-09-20 14:07:24
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# 如何解决Android高德SDK定位偏差大问题
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决Android高德SDK定位偏差大的问题。首先，让我们来看一下整个解决问题的流程，然后再详细介绍每一步需要做什么。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[初始化定位SDK]
B --> C[创建定位Client]
C -->
原创
2024-01-18 11:56:52
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做完单帧匹配后，能得到局部的单帧重建车道线，这时以GPS位置为半径搜索高精度地图，横向定位的目的就是将单帧重建出来的车道线向高精度地图配准，之所以叫横向定位是因为车道线只能确定无人车处于那条车道，而不能确定其距离某个路标有多远。 由于GPS信号的误差大概在10米左右，一般都不会定位到当前车道，可能会错1-2个车道，如
代码XML<dependency>
<groupId>net.sourceforge.htmlunit</groupId>
<artifactId>htmlunit</artifactId>
<version>2.19</version>
</dependency>
<dependency&
阿里巴巴高级地图技术专家方兴在高德技术专场做了题为《向场景化、精细化演进的定位技术》的演讲，主要分享了高德在提升定位精度方面的探索和实践。
2019杭州云栖大会上，高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆，听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成
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2024-05-28 17:01:49
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高德地图的集成还是比较简单的，而且用法都有Demo,下面我就说一说定位不准确的原因吧
1.获取SHA1值出错,这个很重要，如果SHA1值不对的话，高德SDK是不会告诉你的，而且最可恶的是还能运行，位置就会不准确甚至偏差很大。
因为你获取的sha1值可能是默认的debug.keystore，而高德要求的是你打包签名后的自定义的SHA1值（JKS文件），如何查看keystore文件路径：Andro
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2023-06-21 21:08:03
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什么是偏差/方差？偏差(bias) 度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身的拟合能力方差(varience) 度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即 刻画了数据扰动所造成的影响 .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，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模
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2024-04-15 20:05:08
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在机器学习中，过拟合是一个常见问题，具体表现为模型在测试数据上泛化不佳。那什么时候会出现过拟合？模型性能的高方差是过度拟合问题的一个指标。模型的训练时间或其架构复杂性可能会导致模型过拟合。结果就是模型就会学习数据集中的噪声或无用信息。过拟合与欠拟合的区别当数据存在高偏差时会发生欠拟合，结果会导致模型无法在训练数据中正常工作。欠拟合发生在：使用包含噪音或异常值的不干净训练数据模型具有高偏差。场景比较
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2024-05-09 15:12:58
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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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2024-04-21 15:42:18
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高德SDK的使用获取key参考这个文档：https://lbs.amap.com/api/android-sdk/gettingstarted 登录时使用电话号码，才能使用控制台 添加key 1.key值直接可以输入 2.发布版安全码SHA1,阅读高德API文档 C:\Users\haha\android.keystore 这个需要自己生成(有博客） SHA1: B1:FC:35:3C:2D:99
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2024-05-05 11:46:28
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