一. 概述DACS-PDA现场测量分析软件(钢结构)用于辅助全站仪对自由摆放的钢结构构件进行快速测量，安装在掌上电脑上，适应现场各种复杂环境，提高测量精度，操作简单、数据自动记录，方便快捷，并可对现场构件的面积、平面度、直角度等数值进行计算检验，自动修整气象条件带来的误差，亦可对修整好的构件进行快速检验，代替冗杂的传统方法。 二. 优势1. 符合钢结构测量需求，操作简单，易掌握2. 快
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2024-06-13 09:01:17
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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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粗大误差的剔除粗大误差表现的是与测量结果真值明显的偏离,包含它的测量值叫异常值,必须先将它们全部剔除。问题的关键是如何在测量值中找出可疑的异常值。粗大误差判别准则,就是依据数理统计的原理,在一些人为地假设条件下,确立的一些标准,来作为对异常值的取舍判别原则。对粗大误差判别的几种常用方法有:按照正态分布提取统计特征值的格鲁布斯(Grubbs)准则和3σ准则、利用假设检验的办法剔除可疑值的狄克松准则和
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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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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Errorbar(误差棒图) ErrorBar(误差棒图)，是统计学中常用的图形。ErrorBar图涉及到数据的“平均值”和“标准差”。 下面举例子理解误差棒图中涉及到的“平均值”和“标准差”。 某地降雨量的误差棒图[1]如图1所示，从横纵1月份的刻度值往
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2023-09-21 20:58:14
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# 粗大误差分析及其 Python 实现
粗大误差分析是数据处理和统计分析中的一个重要组成部分。粗大误差，顾名思义，是指在数据集中存在的那些明显偏离实际值的异常数据。这些异常值可能由诸如测量错误、数据输入错误等因素造成。如果不加以处理，它们可能会严重影响最终的分析结果。因此，了解如何识别和处理粗大误差是非常重要的。
## 粗大误差的来源
粗大误差通常来源于以下几个方面：
1. **测量误差
importmatplotlib.pyplot as plt
importnumpy as np
importscipy as sp
fromscipy.stats importnorm
fromsklearn.pipeline importPipeline
fromsklearn.linear_model importLinearRegression
fromsklearn.preprocess
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2023-09-16 19:48:36
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文章目录一、误差类型与误差来源二、绝对误差与相对误差1、绝对误差与绝对误差限2、相对误差与相对误差限三、有效数字1、有效数字2、有效数字与相对误差限的关系四、数值计算中的误差估计1、两个近似值运算的误差限2、近似值带入一元函数产生的误差3、近似值带入多元函数产生的误差 一、误差类型与误差来源误差类型误差来源具体解释模型误差实际问题→物理模型这个过程中，我们需要作一些假设、近似简化模型误差物理模型
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2023-11-07 01:06:20
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1. 误差来源计算机程序演算的基本步骤是：
1）建模：实际问题建立数学模型；2）数值化：将数学问题转化为数值问题；3）算法设计；4）根据算法编程计算；
则以上每一步过程中，都可能出现误差，构成误差的来源：
1）模型误差（Modeling Error）：数学模型是对具体问题忽略次要因素进行抽象而获得的，本身即是问题的近似，由此产生的误差为模型误差；2）观测误差（Observation Error）：
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2016-12-31 21:23:00
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1. 误差来源计算机程序演算的基本步骤是：
1）建模：实际问题建立数学模型；2）数值化：将数学问题转化为数值问题；3）算法设计；4）根据算法编程计算；
则以上每一步过程中，都可能出现误差，构成误差的来源：
1）模型误差（Modeling Error）：数学模型是对具体问题忽略次要因素进行抽象而获得的，本身即是问题的近似，由此产生的误差为模型误差；2）观测误差（Observation Error）：
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2016-12-31 21:23:00
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花点时间找出开发集，测试集内的错误标记的例子，假阳性和假阴性，找出不同类型错误的错误数量（统计不同错误类型数量占总数的百分比），分析出哪个部分算法优化最有效。如果标签Y是错误的，该如何处理和是时候值得花时间去处理深度学习算法对随机误差（random errors）是非常robust的， 但是对系统性误差（systematic errors）就没那么robust了，需要修改标签随机误差：如果没用严重
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2024-05-05 16:54:04
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第1章误差与有效数值1.1 什么是误差实际值与理论值的差，称为误差。1.2 什么是有效数值第2章 误差的分类2.1 模型误差2.2 测量误差备注：几乎所有的测量
原创
2021-09-08 17:39:10
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PDI（power dissipation index），中文直译总功率耗散指数，是表征热带气旋破坏潜力的指标，由麻省理工学院的Kerry Emanuel教授在2005年提出，综合考虑了热带气旋的数量、强度和持续时间，是一个比较综合全面的指数。（Increasing destructiveness of tropical cyclones over the past 30 years | Natu
作者：曾芃壹 文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈ReLU激活函数在本例中的作用 线性回归线性模型与目标函数这次我们使用直线来拟合几个离散点，个点的 值如下优化损失函数（均方误差）：的梯度 将看做向量则梯度下降可以写为：可以由自动微分autograd技术得到。批量输入把式(1-1)
逼近误差模型最好能逼近真实模型到什么程度考虑target function和能从假设空间中学到的the bes
原创
2022-10-31 16:08:11
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偏差造成的误差 - 准确率和欠拟合（bias）如前所述，如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致准确率降低。这种现象叫做欠拟合（underfitting）。简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。举个例子：如果对象是按颜色和形状分类的，但模型只能按颜色来区分对象和将对象分类（模型过度简化），因而一直会错误地分类对象。或者
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2023-12-21 10:03:22
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线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个分成为回归系数的模型参数的现行组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。回归结果度量（针对回归问题的评价测度）：平均绝对误差（Mean Absolute Error,NAE）,对应方法：metrics.mea
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2023-12-16 01:28:21
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浅析Python高精度计算的误差很多人都说Python自带高精度，而正因为此Python成为绝大部分科学计算使用的语言。但是Python其实很多时候都是有误差的，（事实上，计算机语言本身以有限位数的二进制浮点数进行运算和存储的方式决定了基于计算机的数值计算必然会出现误差，包括但不限于舍入误差、截断误差和化整误差）。本文将介绍最主要的几种误差以及相应的对策。（1）舍入误差舍入误差是一种非常常见的数值
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2023-07-27 22:32:33
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前言在上一篇文章如何快速提高机器学习模型的性能中我们介绍了只要当你的模型性能比人类水平要低的时候，就可以通过人工误差分析来提高模型的性能，误差分析是指通过人工来检查模型预测错误的数据，来帮助你判断下一步应该怎么优化算法，来提升模型的性能。本篇文章主要介绍，究竟应该如何来进行分析误差，文章主要内容来自于deeplearning.ai视频教程。误差分析我们设计了一个猫的分类器，将我们设计的算法在开发集
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2024-08-13 12:38:29
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