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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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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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
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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首先是提供各个比较好的来源，有空了我再写一个我自己整理的版本出来可以参考简书上的：回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squaredhttps://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150...
原创
2021-06-29 13:35:00
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# Python如何对带误差的数据进行处理
## 引言
在现实生活中，我们经常会遇到一些数据具有误差的情况。误差可能来自于测量设备的限制、人为的操作失误等等。对于这些带有误差的数据，我们需要进行处理和分析，以确保我们得到准确的结果。Python提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们对带误差的数据进行处理和分析。本文将介绍如何使用Python来处理带误差的数据，并通过一个实际问题来说明。
##
原创
2023-12-30 06:50:58
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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，
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2023-07-11 21:52:49
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# MySQL 浮点数误差处理指南
在开发过程中，使用浮点数进行运算时常常会遇到精度误差的问题，这在数据库存取时特别显著。尤其是使用 MySQL 这样的数据库时，如何处理浮点数的误差尤为重要。在这篇文章中，我将一步一步教会你如何在 MySQL 中有效处理浮点数的误差。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们可以将其分成以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 10:08:48
65阅读
众所周知，浮点计算会产生舍入误差的问题，比如，0.1+0.2，结果应该是0.3，但是计算的结果并不是如此，而是0.30000000000000004，这是使用基于IEEE754数值的浮点计算的通病，js并非独此一家，今天我们就来看看js怎么解决这个误差的。
以下是针对加减乘除的解决方法：
加法：
function accAdd(arg1, arg2) {
var r1, r2, m, c;
t
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2024-01-02 19:38:56
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文档内容：1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据2：对下载的气象数据归档整理并读取数据3：对气象数据进行map reduce进行处理关键词：《Hadoop权威指南》气象数据 map reduce python matplotlib可视化一：下载《hadoop权威指南》一书中的气象数据新建 getdata.py文件， 并加入如下代码：1 #
2 importurllib3 im
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2024-08-02 11:18:36
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# Java 中的舍入误差及其解决方案
在进行浮点数运算时，我们常常会遇到”舍入误差“的问题。在 Java 编程中，理解和处理这种误差是非常重要的，特别是在涉及财务或需要高精度计算的应用程序中。那么，作为一名新开发者，如何处理 Java 中的舍入误差呢？本文将为你详细介绍。
## 整体流程
为了更好地理解如何处理舍入误差，以下是我们需要遵循的基本步骤：
| 步骤
# Java sleep误差
## 引言
在使用Java编程语言进行开发时，常常会遇到需要控制线程休眠一段时间的情况。Java提供了Thread类的sleep方法，用于使当前线程暂停指定的时间。然而，很多人可能没有意识到，使用sleep方法并不能保证线程会准确地休眠指定的时间。本文将详细介绍Java sleep方法的误差问题，并给出相应的代码示例。
## Java sleep方法
在Jav
原创
2024-02-05 08:49:20
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# Java舍入误差的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何解决Java中的舍入误差问题。首先，让我们来看一下整个解决问题的流程。
## 流程图
```mermaid
journey
title 解决Java舍入误差问题流程
section 理解舍入误差
开始 --> 理解问题 --> 确定解决方案
section 解决方案
原创
2023-12-09 07:03:04
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误差扩散法在数据处理中经常碰到, 尤其是用于图象处理中, 降低色彩的深度. 下面三张图, 图1 是 256 级灰度过度, 图 2 是简单的将图一按就近原则, 转换成了 16 级灰度. (直接把 8bit 灰度的后 4bit 砍掉) 图3 是将图 1 用误差扩散的方法转换成 16 级灰度. 图一图二图三 很明显, 同是 16 色, 但是图三的效果明显好于图二. 其原因是使用的误差扩散算法. 顾名思义
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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