开头js数字没有明确区分浮点数和整数类型，统一用number类型表示。number 基于IEEE 754标准实现 js采用的是双精度(64位二进制)我们看一个基于IEEE 754标准实现都有会有的经典问题0.1 + 0.2 === 0.3 //false
// 原因是 0.1 0.2 不精确，相加不等于0.3 而是一个类似0.30000000004 的值，所以条件判断结果为false我们很容易修正
5.0 方差与偏差实现正则化线性回归，使用其来研究具有不同偏差-方差属性的模型。在练习的前半部分，您将使用水库水位的变化实现正则化线性回归来预测大坝的出水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行诊断，并检查偏差和方差的影响。 本次的数据是以.mat格式储存的，x表示水位的变化，y表示大坝的出水量。数据集共分为三部分：训练集（X, y）、交叉验证集（Xval, yval）和测试集（Xte
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2023-09-15 18:22:21
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1. 为什么会有偏差和方差？对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。“偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。然而我们学习一个模型的目的是为
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2024-06-04 04:25:50
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对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测为： 就是所有预测值的平均值； 产生的方差的计算为： 方差就是表示在某测试数据
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2024-08-15 00:05:58
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偏差&方差在统计学里面有两个衡量模型的重要指标，分别是偏差Bias 和 方差Variance。偏差：表示每次模型学习到的数据跟真实数据之间的差距。方差：表示每次模型学习到的数据之间的差距。以下我们通过以下几幅图来讲解这两个指标的含义。 首先我们给定一个模型，训练5次，每次的结果分布我们这里表示为上图的黑色五角星。如果5次的结果都在我们可容忍的结果范围内（上图的圆圈中），那么就说明结果的偏差
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2024-03-27 10:58:18
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1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
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2024-05-09 23:40:08
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一、高精度孔径测量仪比对法测量，可快速高效测量孔内几何形状，自定中心，应用范围广，操作简单精度高，结构牢固长寿命，不会划伤工件适用于精密微型孔径的测量,如微型轴承,喷嘴等高精度工件在生产中的检测,支持动态测量和静态测量,亦可进行测量数据存储与分析,重复性再现性好,效率高,是大批量生产中必不可少的检测利器。 北京地泰科盛致力于测量事业的发展，引进国外先进测量理念，传播先进的测量技术，代理
Gaia卫星隶属于欧南台，是目前世界上测光精度最高的空间望远镜，光学领域的研究经常需要结合Gaia卫星的数据，在进行研究的时候，通常我们需要把另一个星表和Gaia数据做交叉，然后再进行分析，那么如何做Gaia数据的在线交叉呢？首先打开Gaia数据的网址Gaia Archive，然后选择search然后选择第二个，Advanced(ADQL)左边的就是Gaia全部的数据名称了，点击加号之后可以看到包
1.什么是归一化将数据的数值规约到（0,1）或者是（-1,1）区间，让各维度数据分布接近，避免模型参数被分布范围较大或者较小的数据支配。2.为什么归一化机器学习的目标就是不断优化损失函数，使其值最小，未归一化时，使用梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，使梯度更新总很多弯路，归一化之后，损失函数曲线变得比较圆，有利于梯度下降。加快梯度下降,损失函数收敛;—速度上提升模型精度–也就是分类准确率.(消
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2024-10-09 13:13:17
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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；下面我们来分析φ50Η8/f7这个配合关系中，孔、轴分别的公差带情况：孔φ50Η8：φ50Η8表示基本尺寸是φ50，公差等级为8级，基本偏差代号为Η的孔的公差带。基本尺寸φ50，基本偏差代号H的基本偏差通过基本
与中国的高中的分数排名次不同。日本的高中排名采用偏差值的算法。25为最低，75为最高。注意是偏差值只是一个系数。不是排名。更不是分数。那么偏差值是怎么算出来的呢。日本高中学校偏差值计算方法：所谓“偏差值”是指相对平均值的偏差数值。它与传统的以百分为满分的评价方法不同，通常以50为平均值，75为最高值，25为最低值。计算方法为将统一考试中个人的成绩减去平均分，再除以标准偏差，再乘以10，最后加上50
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2024-02-26 10:08:09
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卡尔曼滤波算法详细推导一、预备知识1、协方差矩阵X是一个n维列向量，u_i是x_i的期望，协方差矩阵为可以看出协方差矩阵都是对称矩阵且是半正定的协方差矩阵的迹tr(P)是X的均方误差2、用到的两个矩阵微分公式公式一：公式二：若B是对称矩阵，则下式成立tr表示矩阵的迹，具体推导过程参考相关矩阵分析教程二、系统模型与变量说明1、系统离散型状态方程如下由k-1时刻到k时刻，系统状态预测方程系统状态观测方
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2024-05-28 11:27:40
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在上一篇博客里面,笔者介绍了解线性方程组的LU分解法,这篇来介绍一个新的方法,迭代法.解线性方程组的迭代法有多种,其中就有Jacobi迭代法,它的原理是什么呢?有如下的线性方程组Ax=b,可将其变形为=>Mx=Nx+b=>x=M-1Nx+M-1b,设B=M-1N=M-1(M-A)=E-M-1A,f=M-1b,即可得到迭代式:X(k+1)=Bx(k)+f,这里我们只需要设置一个初始的x向
偏差/方差 权衡当我们说道线性回归时，我们会考虑是使用简单点的模型y=θ0+θ1x
y
=
θ
0
+
θ
# 如何在Java中剔除偏差值大的数：新手指南
在数据处理和分析中，经常遇到需要剔除偏差值较大的数值的情况。这种情况会导致你的数据分析结果不准确。本文将详细讲解如何使用Java编程语言实现这一功能，并为刚入行的开发者提供一个清晰的学习路径。
## 过程概述
在实现剔除偏差值大的数的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
简介： 在上一篇文章： 基于灰度的模板匹配算法（一）：MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD算法中，介绍了几种典型的模板匹配算法，但此类算法都存在时间复杂度高，对图像尺寸敏感等问题，即便是SSDA这样的优化算法复杂度也是很高的。 本文将介绍一种新的算法，叫做局部灰度值编
1、jp@gc - Actiive Threads Over Time：不同时间的活动用户数量展示（图表）当前的时间间隔是1毫秒，在setting中可以设置时间间隔以及其他的参数2、jp@gc - AutoStop Listener ：自动停止监听器设置当发生某些预期之外的情况时自动停止测试average Response Time is greater than 10000ms for 10 s
数组中存在一个词汇：偏移量，在刚开始学习这部分的时候，不理解这个概念，看着例子中的计算方法也不理解。小组讨论时，也没有得出结果，只能悬起来，等深入学习之后继续研究。初步学习阶段已过，现在该回过头来看看遗留问题了，看到这一内容时，忽然间豁然开朗了。 什么是偏移量？ 网上查资料的解说
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2024-05-07 11:20:37
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近期做了一个非标自动化案子，用PLC脉冲控制伺服电机（国产电机），遇到一个偶尔发生奇怪的问题，愣是2天都没查出问题所在，愁得吃不好睡不好。问题描述：生产过程偶尔会发生伺服偏位（采用绝对定位方式），偏差还挺大的，有时10cm以上去了，奇怪的是位置偏了后，伺服定位完成信号也会发出，然后在运行下一个绝对坐标值时，也发生了较大的偏差。发生概率：有时生产100个都不会发生，有时2-3个就会发生，没有规律。问
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2024-03-31 06:31:23
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# 学习JavaScript差值法
在现代Web开发中，差值法常用于动画、数据平滑处理等场景。本文将逐步引导您实现一个简单的JavaScript差值法，帮助您理解其基本原理，并通过具体的代码示例让您得心应手。
## 完成差值法的流程
下面是实现JavaScript差值法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
