策略模式在策略模式(Strategy Pattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。在策略模式中,我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。内容: 定义一系列算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可互相替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户的变化。例如: 比如对于
转载 2023-12-27 09:33:47
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# Python中的偏差和MAE ## 引言 在机器学习领域中,我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE),它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和工具,可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE,并提供相应的代码示
原创 2023-12-09 11:43:38
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在现代机器学习应用中,分类模型的偏差(bias)问题是一项至关重要的挑战。模型的偏差可能导致性能不佳,甚至使预测结果偏向某些群体,这会对决策产生负面影响。为了有效解决“python分类bias”这一问题,本文将详细讨论相关的迁移指南、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。 ### 版本对比 在处理偏差问题时,不同版本的库或算法具有明显的特性差异。以下是`scikit-learn` 0.24和0.
原创 6月前
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# Python Bias-Variance Tradeoff 在机器学习中,Bias-Variance Tradeoff是一个重要的概念,它描述了模型的复杂性和泛化能力之间的权衡。理解该概念对于机器学习算法的选择和优化非常重要。本文将介绍Bias和Variance的概念,并用Python代码示例来说明。 ## Bias和Variance的概念 在讨论Bias-Variance Tradeo
原创 2023-08-11 03:54:52
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基本语法之-变量&常量 文章目录基本语法之-变量&常量一、变量1.1、作用1.2、变量申明1.3、变量定义规则a、命名要求:b、命名规范:1.4、变量的其他定义方法a、连续多个变量定义b、交互式赋值定义变量1.5、变量的变化变量的创建过程变量的修改过程变量的指向关系二、常量2.1、常量:指不变的量2.2、约定俗成定义:三、变量与常量关系3.1、总结3.2、特别说明:变量与常量的内存
联合作战效能评估软件联合作战效能评估软件是为解决武器装备效能评估问题新研发的一款软件,联合作战效能评估软件用于武器装备论证、研制、试验、使用等不同阶段的效能评估,联合作战效能评估软件为作战体系、装备体系评价和优化提供定量依据。联合作战效能评估软件能够使用仿真、靶试、演习等多种来源的实验数据,将效能评估贯穿武器装备全生命周期。1联合作战效能评估软件介绍2、互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也
# Python 如何计算bias 在机器学习中,bias是指模型在训练数据上的预测结果与实际结果之间的偏差。计算bias可以帮助我们评估模型的准确性和泛化能力。本文将介绍如何使用Python计算bias,并通过一个具体的问题示例来演示。 ## 问题描述 假设我们有一个数据集,包含了房屋的面积和房价的信息。我们想通过这个数据集训练一个线性回归模型,来预测房价与房屋面积之间的关系。我们希望计算
原创 2024-03-30 05:20:54
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1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes), 区间左闭右开。比如类别数num_class=3, 你的label出现了-1或者3, 4, 5等!!!!2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
转载 2023-11-12 10:59:44
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如果希望学习算法能在训练集上表现良好,但有时实际上并不想做得太好。得知道人类水平的表现是怎样的,可以确切告诉算法在训练集上的表现到底应该有多好,或者有多不好,让我说明是什么意思吧。
原创 2024-08-09 11:57:48
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2.9 计算的抽象和函数前面两节介绍了Python语言的所有控制结构。下面先对它们做一些概括和总结,而后介绍控制结构之上的另一类编程机制:函数定义。2.9.1 计算的控制和抽象前面介绍了Python语言的三种控制结构,再加上顺序执行,总共形成了三种基本的计算流程模式,分别是顺序、选择和重复。Python的一些语言结构分别对应于这三种模式。图2.2画出了相应计算流程的图示,这种图也称为流程图。顺序计
# 理解 Android Bias:是什么以及如何应对 在现代Android应用的开发中,“Bias”这个术语通常指的是我们在设计和实现中潜意识的偏见。这种偏见不仅会影响到应用的用户体验,还可能在无意中加剧某种群体的边缘化。本文将探讨Android Bias的概念,并通过具体的代码示例和关系图示帮助您更好地理解这一问题。 ## 什么是 Android Bias? Android Bias通常
原创 2024-09-05 03:52:16
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# 实现"PYTORCH Bias"的步骤 ## 流程图 ```mermaid journey title 实现"PYTORCH Bias"的步骤 section 开始 初始化 section 中间步骤 提取数据 创建模型 添加Bias 训练模型 section 结束
原创 2024-06-03 06:43:32
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Python开发团队将在2020年1月1日停止对Python2.7的技术支持,但python2的库仍然比较强大(在 pip 官方下载源 pypi 搜索 Python2.7 和 Python3.5 的第三方工具包数可以发现,Python2.7版本对应的第三方工具类目数量是 28523,Python3.5 版本的数量是 12457,这两个版本在第三方工具包支持数量差距相当大 ),因此这里做区别的梳理与
原文出处:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html,感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
转载 精选 2015-08-10 11:44:17
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今天我们来使用backtrader试试另一个量化投资策略:KDJ策略,KDJ是最常用的指标之一,其中文名叫“随机指标”。它通过统计学原理,识别N个交易日内最高价、最低价、最新收盘价三者之间的比例关系来计算随机值(RSV),然后再根据加权移动平均线(EMA)的方法来计算K值、D值、J值。具体计算方法如下:RSV = (收盘价-N周期最低价)/(N周期最高价-N周期最低价)*100K值 = RSV的N
# 决策bias架构 在数据科学和机器学习领域,我们经常会面对决策bias的问题。决策bias指的是在数据收集、处理和分析过程中出现的偏差,导致最终的决策结果偏离真实情况。为了解决这个问题,我们可以采用决策bias架构来帮助我们更准确地进行决策分析。 ## 决策bias架构介绍 决策bias架构是一种系统化的方法,用于检测和校正数据收集和处理过程中的偏差。它通常包括以下几个步骤: 1. 数
原创 2024-06-11 04:59:00
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过NFL定理(No Free Lunch),即没有任何一种方法/模型能在各种数...
原创 2023-01-01 17:09:55
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LeNet-5 — LeCun et alLeNet-5,一个7层的卷积神经网络,被很多银行用于识别支票上的手写数字。 LeNet-5 — Architecture手写数字被数字化成尺寸为32X32的图片。在这种情况下,由于计算能力的限制,这种技术无法应用于大规模的图片。模型的构除输入层外,模型有七层,2卷积+2池化+2全连接+1输出。第一层:卷积层,总共6个卷积核,核尺寸5X5,步长1X1。所以
// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
转载 2016-02-24 11:25:00
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随着深度学习的普及,很多开发者和研究者在使用 PyTorch 框架进行模型构建时,遇到了一个常见但却不容忽视的问题:如何在 PyTorch 中去掉网络中的偏置(bias)。下面,我将详细记录我在解决这一问题的过程中所经历的背景、错误、分析和解决方案。 ### 用户场景还原 在我们的深度学习项目中,有几个关键的步骤需要进行调优,其中一个重要的决策是选择是否使用偏置。以下是项目进行过程中的几个关键时
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