一、浮点数类型与数学中实数概念一致，带有小数点及小数的数字。浮点数取值范围和小数精度都存在限制，但常规计算可忽略。 取值范围数量级约-10308到10308，精度数量级10-16。二、浮点数运算的不确定尾数浮点数运算存在不确定尾数，但这不是bug。在很多编程语言都存在这样的问题，涉及计算机对数字运算的内部实现原理。print(0.1 + 0.3)
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2023-11-24 05:45:33
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2021-12-29 13:46:01
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一、引言通过与概率论对比引出不确定理论。1.罐子实验考虑一个罐子实验，在100个罐子里分别放入100个红色或黑色的球，不同颜色的球组成只有放入者清楚，满足独立同分布。考虑三个问题：你认为第1个罐子有多少个红球？你认为100个罐子一共有多少个红球？你认为一共有10000个红球的可能性有多大？如何用概率论回答问题？ 由于你不完全知道红球的数目，拉普拉斯准则使你给可能的红球数目分配相等的概率0、1、2、
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2023-12-27 16:47:00
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# Python 不确定性推理入门指南
在许多实际应用中，系统常常需要在不完整或模糊的信息下做出决策。不确定性推理正是为了解决这类问题而发展出的技术。本文将指导你如何使用 Python 实现不确定性推理，包括步骤流程、所需代码和必要的示例图。
## 流程概述
以下是实现不确定性推理的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作
不管你有多富有，不管你的工作有多体面，也无论你有多想要竭尽全力保全和留住你所拥有的，生活总归有风险。无论你拥有什么，
原创
2024-07-20 15:24:56
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很多人一辈子都在追求安全感，追求确定性。今天杰哥给大家分
原创
2022-03-16 18:47:36
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一：类别不平衡问题，通俗来讲就是正负样本分布不平衡，假如，正样本较少，负样本较多。对于一般的线性回归问题，预测值y>0.5时判为正例。解决类别不平衡的问题的三种解决办法：①对负样本进行欠采样，即去除一些负样本，使正负样本分布均衡。主要的代表算法是EasyEnsemble.将负样本划分为不同的集合供不同的学习器使用，这样保证了欠采样不缺失重要的信息。②对正样本进行过采样。主要的算法是SMOTE
Linear Regreesion 在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。 线性回归： &nbs
一个测量结果应有相应的表示测量结果质量的指标，以便于那些使用测量结果的人评定其可靠性。要测量就会有不确定度，测量结果的水平高低与测量结果的使用直接相关，所以测量结果的价值应有一个统一的度量尺度，国际上推荐使用的不确定度就是这种度量的尺度。【相关定义】 &nb
文章目录01 渺小的我02 答案为问题的起点03 费曼心态04 突破需要走没有经验的路05 如何与不确定性共舞本文为《像火箭科学家一样思考》的读书得，谢谢大家的阅读！01 渺小的我浩瀚宇宙将世人所关心的问题置于适当的环境中，它用一种共同的人类精神将我们团结起来。几千年来，人类一直拾头注视着同一片夜空，观察数万亿英里之外的星星，回首数千年前，提出同样的问题：我们是谁？我们从哪里来？我们要往哪里去？1977 年，“旅行者-1”号（Voyager1) 宇宙飞船于地球起飞，为外太阳系绘制第一幅肖像，也就
原创
2022-03-25 14:45:40
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在学习电路分析时，我们经常会遇到 线性系统 和 时不变系统 这样的描述，那么究竟什么样的电路才是线性电路，什么样的电路才是时不变电路呢？
其实判断起来很简单，首先来说电阻，当电阻的阻值不随时间变化而变化，那么就是时不变系统，当电阻的阻值不随电压，电流的变化而变化，那么就是线性系统。
关键在电容与电感，其实判断起来也很简单，当电容的容值不随时间变化而变化，那么就是时不变系统，当电容的容值不随电压，
Motivation这里模型不确定性的重要性在此就不赘述了.其实,笔者之前就有一个疑惑:为什么在神经网络中模型不确定度不能按照传统模型那样去计算熵? 文献指出:主流的Deep Learning都采用最大似然估计或最大后验来训练,因此产生的往往是一个point estimation而不是uncertainty value. 具体来说, 直观来说Softmax层之后的概率向量可以用来解释模型的置信度.
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2024-08-14 17:46:21
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使用 python 语言实现结论不确定性合成，包含所用的参数说明，相关计
原创
2023-05-17 15:32:14
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•分类器的不确定度决策函数(decision_function)：二分类：返回类型为(n_samples, )，为每个样本返回一个浮点数，这个浮点数的正负号代表了预测的分类，值的大小代表了置信度。多分类：返回类型为(n_samples, n_classes)，每一列对应每个类别的“确定度分数”，分数越高的类别可能性越大预测概率(predict_proba)：二分类：返回类型为(n_samples,
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2024-09-08 11:22:27
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我们在这个变化的世界里，已经很讨厌不确定性的问题了！大概主要是因为，不确定性给我们的生活和工作带来了很多麻烦！而今天说的这个不确定性则是从另一个角度来看待的！对知识的不确定性保护敏感度，也是从另一个角度来检验你知识的确定性！比如，892+364，这种问题大概有几十种算法，对计算过程研究的重要性要远远大于最终的计算结果！通过不同的方式来验证你对知识的理解程度，从而达到融汇贯通的目的！现代社会中，我们
原创
2022-12-12 15:31:39
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不确定性推理是一种具有如下特点的思维过程：从不确定的初始证据出发，运用不确定
原创
2023-02-02 08:44:15
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# 同方差不确定性与PyTorch的应用
在机器学习和统计学中，同方差性（homoscedasticity）是一个非常重要的概念。它指的是在回归分析中，所有观察值的误差项具有相同的方差。同方差性在许多统计方法中都是一个基本假设，如果这一假设被违反，可能会导致回归模型的参数估计不准确。
在这篇文章中，我们将探讨同方差不确定性，并通过一个简单的代码示例使用PyTorch来进行相关的实现和可视化。
原创
2024-08-06 08:00:16
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一、对需求不确定的创新产品进行分析和设计的方法和策略： 假设我们要设计一个创新产品，但是用户的需求具有不确定性，因此我们需要有一个比较系统的方案来解决这个问题。1. 获取需求环节：观察：通过观察用户的行为，梳理出需求实际体验：实际扮演用户角色参与行为中，整理出需求问卷调查：制作调查问卷访谈：面对面的进行对话访谈，通过沟通得到需求需求调研会：通过会议，召集相关人员进行会议沟通，确定需求。竞品分析：
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2023-10-12 20:08:46
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++随机算法与概率分析：不确定性中的确定性++
摘要
随机算法通过引入随机性来解决问题，在许多情况下能够提供更简单、更高效的解决方案。本文将深入探讨随机算法的设计原理、分析方法以及在实际问题中的应用，包括随机化快速排序、哈希表、蒙特卡洛方法和随机游走等经典算法。
1. 随机算法基础
1.1 随机算法的分类
随机算法主要分为两类：
拉斯维加斯算法：总是返回正确结果，但运行时间是随机的
蒙特卡洛算法
# 使用 Python 画出样本的不确定性
在数据科学领域，评估模型的不确定性是一个重要的任务。通过可视化样本的不确定性，我们可以更好地理解模型的表现和局限性。Python 提供了多种库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly，方便我们进行这种可视化。本文章将介绍如何用 Python 来画出样本的不确定性，并结合状态图和甘特图的示例来说明。
## 什么是不确定性？
在统计
