1、不能衡量项目进展 有的项目在刚开始进行的时候还能知道项目的进度，但是随着项目进行就会变得模糊，就比如公路上没有设置里程碑，你根本不知道走了做了多少，这种情况下我们需要使用指标量化每个任务的范围和主要的可交付成果。通过明确的检查点衡量进展。管理者可是使用相关软件如甘特图，在甘特图中通过任务分配，团队协作完成任务没推进项目进度，加强项目成员与项目间的联系。2、项目检查点模糊 项目经理和高管应在计划
基于Serret-Frenet坐标系下的跟踪误差方程前言一、引入SF坐标系的原因二、一些假设三、误差方程推导1. 艏向角和纵倾角误差2. 各方向位置误差2.1
{
W
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
逼近误差模型最好能逼近真实模型到什么程度考虑target function和能从假设空间中学到的the bes
原创
2022-10-31 16:08:11
778阅读
1、给出误差的表示方法？并加以描述，给出其特征。系统误差：在相同条件下，多次重复测量同一被测参量时，其测量误差的大小和符号保持不变，或在条件改变时，误差按某一确定的规律变化，这种测量误差称为系统误差。误差值恒定不变的称为定值系统误差，误差变化的称为变值系统误差。随机误差：在相同条件下，多次重复测量同一被测量时，测量误差的大小和符号均无规律变化，这类误差称为随机误差。精密度越低，随机误差越大；精密度
1. 误差来源用计算机进行实际问题数值计算，计算误差是不可避免的。误差的来源主要有四个方面：1.1. 模型误差用数学模型描述实际问题，一般都要作一定的简化，由此产生的数学模型的解与实际问题的解之间会有差异，这种差异称为模型误差。1.2. 观测误差数学模型中包含的某些参数或常数，往往是通过仪器观测或实验获得其数值的，这样得到的观测数值与实际数值之间会有误差，这种误差称为观测误差。1.3. 截断误差求
第1章误差与有效数值1.1 什么是误差实际值与理论值的差，称为误差。1.2 什么是有效数值第2章 误差的分类2.1 模型误差2.2 测量误差备注：几乎所有的测量
原创
2021-09-08 17:39:10
6286阅读
机器学习希望最小化模型的期望（泛化）误差$L$，即模型在整个数据分布上的平均误差。然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$，我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。但是训练数据和数据真实分布之间是有差异的，又根据奥卡姆剃刀原理，在训练误差相同的情况下，模型复杂度越小，泛化性能越好，
原创
2023-06-25 10:30:44
182阅读
两个double的变量相加，结果却出乎意料之外。例如：
double A = 20, B = 10.26;
double C = A + B = 30.25999999998;
为什么会出现这个结果，参考了很多网友的答案，原因应该是“2进制和16进制转换的时候的偏度差造成的”。在处理财务相关的数据时，这样的N次偏差可能会使结果完全不可取。
改正的方法是，
转载
2023-07-11 21:52:49
136阅读
# 误差棒型误差图
误差棒型误差图（Error bar plot）是一种常用的数据可视化方法，用于显示数据的误差范围。在科学研究和数据分析中，我们经常会遇到需要表示数据的不确定性的情况，误差棒图就是为了解决这个问题而设计的。
## 什么是误差棒图？
误差棒图是一种以柱状图（bar plot）为基础的图表，通过在每个柱子上绘制一个垂直线段表示数据的误差范围。通常，误差棒图包括以下几个要素：
截断误差：是指计算某个算式时没有精确的计算结果，如积分计算，无穷级数计算等，使用极限的形式表达的，显然我们只能截取有限项进行计算，此时必定会有误差存在，这就是截断误差。 舍入误差：是指由于计算机表示位数的有限，很难表示位数很长的数字，这时计算机就会将其舍成一定的位数，引起舍入误差，每一步的舍入误差是 ...
翻译
2021-08-02 00:48:00
9146阅读
2评论
常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差) MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。定义 1）RMSE，全称是Root Mean Square Error，即均方根误差，它表示预测值和观测值之间差异（称为残差）的样本标准差。均方根误差为了说明样本的离散程度。做非线性拟合时,RMSE越小越好。 标准差与均方根误差的区别：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根
神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
这是书中第五章的内容，使用计算图来解决简单的问题。（1）计算图的反向传播：沿着与正方向相反的方向，乘上局部导数书中的举例：链式法则是关于复合函数的导数的性质，定义如下。 如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复 合函数的各个函数的导数的乘积表示。使用计算图表达这个过程：（2）计算时，通常会出现加减乘除的节点，其中加法节点的反向传播如下：可以看出反向传播时加法节点的导数为1，也就是
1 MAEMean Absolute Error ，平均绝对误差是绝对误差的平均值for x, y in data_iter:
y=model(x)
d = np.abs(y - y_pred)
mae += d.tolist()
#mae=sigma(|pred(x)-y|)/m
MAE = np.array(mae).mean() MAE/RMSE需要
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
文章目录1.模型误差2.观测误差3.截断误差(或称方法误差)4.舍入误差参考文献 用计算机来解决科学计算问题的过程中，主要需考虑四种误差：模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差。1.模型误差 用计算机解决科学计算问题首先要建立数学模型，它是对被描述的实际问题进行抽象、简化而得到的，因而是近似的。我们把数学模型与实际问题之间出现的这种误差称为模型误差。 例如，在辨识机器人动
1. 误差来源计算机程序演算的基本步骤是：
1）建模：实际问题建立数学模型；2）数值化：将数学问题转化为数值问题；3）算法设计；4）根据算法编程计算；
则以上每一步过程中，都可能出现误差，构成误差的来源：
1）模型误差（Modeling Error）：数学模型是对具体问题忽略次要因素进行抽象而获得的，本身即是问题的近似，由此产生的误差为模型误差；2）观测误差（Observation Error）：
转载
2016-12-31 21:23:00
224阅读
2评论
1. 误差来源计算机程序演算的基本步骤是：
1）建模：实际问题建立数学模型；2）数值化：将数学问题转化为数值问题；3）算法设计；4）根据算法编程计算；
则以上每一步过程中，都可能出现误差，构成误差的来源：
1）模型误差（Modeling Error）：数学模型是对具体问题忽略次要因素进行抽象而获得的，本身即是问题的近似，由此产生的误差为模型误差；2）观测误差（Observation Error）：
转载
2016-12-31 21:23:00
285阅读
2评论
用三坐标测量机进行元素测量时，正确的测量方法是应该沿着被测点的法线方向进行测量。由于我们人为检测过程中把握不了相应的法向而导致测量有误差，我们把这人为测量产生的误差叫做余弦误差。...
原创
2022-06-07 07:09:37
882阅读
