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
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
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
一.偏差和方差 1.偏差和方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两方面： 模型偏差：模型预测的期望值和真实值之间的差。 模型方差：模型预测的期望值和预测值之间的差的平方 2.监督学习，模型泛化误差可以分为偏差/方差/噪声的和
所以偏差表示的是模型的拟合能力。方差描述的是模型内部的稳定性。
1.导致偏差和方差的原因 偏差描述的是模型对于真实函数的拟合能力，出现偏差较大的
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2024-03-22 16:24:50
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DataWhale–李宏毅老师机器学习P5-P8《误差来源》和《梯度下降法》学习笔记学习笔记本文是李宏毅老师B站–《机器学习》课程的学习笔记，在此非常感谢DataWhale提供的平台，希望大家加入到这个学习的大家庭中，共同成长。 本文主要是关于误差来源及梯度下降法的介绍，是在老师的讲解视频和学习文档的基础上总结而来。一、误差来源在机器学习中，模型估计的误差可以分为两种，偏差（Bias）和方差（Va
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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L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss关于神经网络中L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss损失函数的对比、优缺点分析目录 文章目录L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss目录L1 LossL2 LossL1 loss 和L2 loss比较Smooth L1 Los
目录摘要问题分析总结与链接 摘要1.偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。 2.方差：预测值的方差，描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是距离预测值期望的距离方差越大，数据的分布越是分散。 如图：问题分析偏差,方差与模型泛化能力：偏差度量的是学习算法预测误差和真实误差的偏离程度，即刻画学习算法本身的学习能力；方差度量了同样大小的数据变动所导致的学习性能的变化
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2024-04-04 17:18:19
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ug编程是进行数控机床的数字程序，在操作的时候，会产生公差，那么什么是内外公差呢?下面小编给大家介绍ug编程内外公差是什么，一起来看看吧。ug编程内外公差UG编程加工中的内公差和外公差，其实就是刀具在主轴旋转时切入工件时的偏差。一般粗加工时，内公差在0.03，外公差在0.12。精加工时，内外公差全部为 0.03。数值越小代表精度越高。ug标注公差的方法打开ug，打开需要生成二维图的零件数模。进入制
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
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2024-02-21 08:56:23
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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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机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。3、对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型
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2024-07-02 23:22:59
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电子束曝光系统又称电子束图形发生器，它是利用电子束直接在涂覆抗蚀利的基片上:曝光掩模图形的拖模制造设备。此种系统有三类:第一类是高斯束(圆形束)电子束粤光系统如18X50 FS和BPC5等、主要用于情米芯片直马成纳米尺度特征德模制查，第二类是可变矩形柬电子束吸光系统，如JIX6AHI. JBX320和SB30系列等，主要用于掩模制造;第三类是光栅扫描式电子来曝光系统，如MEBS4700等，主要用于
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2024-09-07 22:34:47
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1、泛化误差来源机器学习的泛化误差来源于三个方面：依次是偏差，方差和数据噪声。 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果间的偏离程度，刻画了算法本身的拟合能力； 方差：度量了同样大小的训练集变动时，该模型学习性能的变化，刻画了数据扰动影响； 数据噪声：表达了当前模型所能达到的误差下界，一定程度代表了该问题本身的学习难度。 总结来说，一个算法所能达到的泛化性能，由算法本身学习能力（偏差），数据的充分
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2024-03-20 13:24:25
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偏差：就是预测值的期望 离所有被预测的样本的真实值的``距离的期望。 刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：就是预测值的期望离所有被预测的样本的预测值的“距离的期望。刻画了数据扰动所造成的影响。 预测值的期望就好像测试集所有点的中心。注意我们在实际中，为评价模型的好坏，从总数据集中抽取一部分作为自己的测试集。上面提到的预测值，是用模型拟合测试数据时得到的预测值。所以我们不仅仅拥有一些样本的预测
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2024-08-05 11:11:07
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1、为什么需要交叉验证交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信2、什么是交叉验证(cross validation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.1 分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结
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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对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还通过“偏差-方差分解”来解释学习算法的泛化性能。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率（模型输出值与真实值之差的均值（期望））进行分解。 假设有一数据集，对测试样本x，y为真实的标签，由于可能出现的噪声在数据集上的便签为yD，f(x;D)为在训练集上训练得到的模型f在x上的输出。偏差、方差和误差的含义： 偏差（Bias）度量了学习算法根据样本拟合的模
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2024-04-03 12:09:42
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训练神经网络时，我们会有一个训练集，一个测试集，人在这件事上几乎是不会出错的 当训练集精度为99%，而测试集精度为90%时这时就是出现了过拟合，我们称他为方差较高 当训练集精度为85%，测试集精度也为85%时这就是拟合的不好，我们称他为高偏差 为了之后表达方便我称训练集精度为a，测试集精度为b 高方差的解决办法： 出现高方差时一般是，a,b先一起上升，然后
1.计划预算（PV）、实际完成工作预算（EV）、实际成本(AC)PV、AC、EV以前的名字不是这样的，以前分别叫：BCWS、ACWP、BCWP。 BCWS：Budgeted Cost for Work Scheduled，即现在的PV。 ACWP：Actual Cost for Work Performed，即现在的AC。 BCWP：Budgeted Cost
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2024-04-02 11:10:52
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