浮点类型Python提供了3种浮点值：内置的float与complex类型，以及标准的decimal.Decimal类型Python支持混合模式的算术运算int与float运算，生成floatfloat与complex运算，生成complexdecimal.Decimal与intS运算，生成decimal.Decimal注意：不兼容的数据类型进行运算，会产生TypeError异常float函数fl
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2023-07-14 17:15:35
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听到数据库的设计规范这几个字，条件反射式的就会想到“三大范式”。
具体三大范式可以参考这个博客：
这三大范式足以保证了数据的精简准确有效，但是
在实际编程中，经常会用到浮点运算，大家可能会发现其结果出现误差，与实际期待值不一样。为什么。 其根本原因是计算机所使用二进制01代码无法准确表示某些带小数位的十进制数据。下面我们来分析下。我们知道将一个十进制数值转换为二进制数值。在实际编程中，经常会用到浮点运算，大家可能会发现其结果出现误差，与实际期待值不一样。如下C#代码
1.Python Hello World 实例# -*- coding: UTF-8 -*-
# Filename : helloworld.py
# author by : www.runoob.com
# 该实例输出 Hello World!
print('Hello World!')执行以上代码输出结果为：Hello World！2.Python 数字求和# -*- coding: UT
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2023-08-24 12:51:08
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今日工作遇一字符转浮点数 没想用之前用float精度不够 导致误差较大 于是参考
http://bbs.51cto.com/thread-542195-1.html 里面的讨论。 引用如下：
float a;
a=123456.789e5;- s* ~' V9 N; u! H0 x# R
&n
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2012-02-04 13:04:40
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原文： http://bbs.51cto.com/thread-542195-1.html 关于float与double结果的误差2007-09-30 10:41假设有一道题:# _: }# d& k0 f5 w1r5 m- F# f9 R8 T) B( c!^ floata;# Z4 z5 V& }2 j;C a=1234...
原创
2021-09-29 10:36:49
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的误差2007-09-30 10:41假设有一道题: # _: }# d& k0 f5 w1 r5 m...
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2011-06-10 10:20:00
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原文： http://bbs.51cto.com/thread-542195-1.html 关于
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2011-06-10 10:20:00
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简单介绍：深度学习中int8、float16、float32的主要却别在于能表示的数值范围、数值精度。半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。int8取值范
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2023-12-07 16:13:14
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2.浮点数如果希望保证值比较准确，推荐使用定点数数据类型。MySql中的浮点类型有float，double和real。他们定义方式为：FLOAT(M,D) 、 REAL(M,D) 、 DOUBLE PRECISION(M,D)。FLOAT和DOUBLE中的M和D的取值默认都为0，即除了最大最小值，不限制位数。允许的值理论上是-1.7976931348623157E+308~-2.225073858
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2023-07-14 17:15:11
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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
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2024-03-06 12:37:26
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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
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2024-06-10 11:00:20
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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
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2023-09-28 20:28:08
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数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测
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2024-08-03 11:10:00
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前言基于计算图的反向传播详解一篇中，我们通过计算图的形式详细介绍了构建神经网络需要的层，我们可以将其视为组件，接下来我们只需要将这些组件组合起来就可以实现误差反向传播法。首先我们回顾下神经网络的学习步骤如下：从训练数据中随机选择一部分数据（mini-batch）计算损失函数关于各个权重参数的梯度将权重参数沿梯度方向进行微小的更新重复以上步骤下图为2层神经网络，图中红色表示每层的名称，每层只画了固定
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2024-04-08 19:52:22
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在本文中，我们将更深入地研究模型评估和性能指标，以及可能遇到的与预测有关的潜在错误。残差和分类结果在深入研究模型性能和误差类型之前，我们必须首先讨论用于回归的残差和误差，用于分类问题的正负分类以及样本内与样本外测量的概念。关于用于训练，验证或调整预测模型（即您拥有的数据）的数据所涉及的模型，度量或误差的任何引用均称为样本内。相反，通常将引用测试数据度量标准和错误或新数据的内容称为样本外（即，您没有
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2023-09-11 12:04:06
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目录正则化线性回归数据可视化正则化线性回归代价函数正则化线性回归梯度拟合线性回归偏差与方差学习曲线多项式回归 使用验证集选出λ计算测试集错误参考文章正则化线性回归 在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并
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2023-11-03 12:16:47
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1.erf误差函数介绍 erf 是误差函数，它是高斯概率密度函数的积分。 性质：2.erf误差函数在matlab中实现 erf函数在matlab里面可以直接作为内置函数使用。erf(0)与下面式子等价：syms s f
f=exp(-s^2);
err=double(2/sqrt(pi)*int(f,0,0))3.erf误差函数在python中实现 语法：math.erf(var) 使用：impo
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2023-07-03 21:12:04
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1.目的是什么当我们找到一个算法去计算某些东西的时候,我们通常要对这个算法进行一定的分析,比如时间复杂度,空间复杂度(前者更加重要),来进行比较,判断一个算法的优劣性.对于一个训练的模型来说,同样需要某种模型来进行分析,例如代价函数等等,通过比较拟合程度,正确精度等信息来判断出这个模型的好坏,从而选择更好的模型2.对于模型的评价(1)测试集,训练集对于一个数据集合来说,我们最长做的一件事就是把集合
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2024-06-30 09:42:35
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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
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2023-11-10 22:57:20
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