1、给出误差的表示方法？并加以描述，给出其特征。系统误差：在相同条件下，多次重复测量同一被测参量时，其测量误差的大小和符号保持不变，或在条件改变时，误差按某一确定的规律变化，这种测量误差称为系统误差。误差值恒定不变的称为定值系统误差，误差变化的称为变值系统误差。随机误差：在相同条件下，多次重复测量同一被测量时，测量误差的大小和符号均无规律变化，这类误差称为随机误差。精密度越低，随机误差越大；精密度
前言：本文是是博主的毕设课题，同时也是老师的项目。为了完成毕设，博主查阅大量资料，啃了好多篇论文，更有通宵调试代码的经历。现在，写下来既是对自己辛苦工作的总结，也是希望对大家有所帮助。博主设计的BP神经网络主要针对非线性畸变，核心思想是利用BP神经网络学习出原始图像和畸变图像对应坐标点之间的变化关系，即是利用神经网络拟合出对应坐标之间的映射关系（函数），然后利用图像插值的方法构造恢复图像实现畸变校
现在开始说说在yolo之后的第二代版本，这个第二代在第一代的基础上做了很多的优化。原来的版本在准确度，速度，容错率上都有所欠缺。下面来说说为了在这方面有所提高作者采用了那些方法。这一篇先说准确度。一、更精确（Better）1、Batch Normalization（批正则化）首先先了解一下神经网络中的归一化，通常在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为什么需要归一化呢?归一
大物实验一、关于测量与误差1 测量及分类2 测量误差3 误差的分类二、有效数字和运算法则1 直接测量的有效数字记录2 有效数字的运算法则三、不确定度与测量结果的评定1 测量不确定度的概念2 直接测量结果与不确定度的估算 一、关于测量与误差1 测量及分类一个物理量的测量值应有数值和单位两部分组成 按照测量对象与测量结果的关系（是否一致）来分类，可以将测量分为直接和间接测量两种: 关于直接测量，即能
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2023-06-29 17:39:52
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训练误差与测试误差 一般情况下，我们将数据集分为两大类：训练集和测试集。（有的时候分成三部分：训练集、验证集、测试集）。 训练误差是指模型在训练集上的误差，反映的是模型的学习能力。 训练误差是模型关于 训练数据集的平
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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系统误差在同一测量条件下，多次测量同一量值时，绝对值和符号保持不变的误差，或在条件改变时，按一定规律变化的误差大纲实验对比法——不变系差残余误差观察法——有规律变化的系差残余误差检验法不同公式计算标准差比较法组件系差1、系统误差的产生原因系统误差是由固定不变的或按确定规律变化的因素造成的测量装置方面的因素环境方面的因素测量方法的因素测量人员方面的因素2、系统误差的特征不变的系统误差线性变化的系统误
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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机器学习希望最小化模型的期望（泛化）误差$L$，即模型在整个数据分布上的平均误差。然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$，我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。但是训练数据和数据真实分布之间是有差异的，又根据奥卡姆剃刀原理，在训练误差相同的情况下，模型复杂度越小，泛化性能越好，
原创
2023-06-25 10:30:44
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1. 误差来源用计算机进行实际问题数值计算，计算误差是不可避免的。误差的来源主要有四个方面：1.1. 模型误差用数学模型描述实际问题，一般都要作一定的简化，由此产生的数学模型的解与实际问题的解之间会有差异，这种差异称为模型误差。1.2. 观测误差数学模型中包含的某些参数或常数，往往是通过仪器观测或实验获得其数值的，这样得到的观测数值与实际数值之间会有误差，这种误差称为观测误差。1.3. 截断误差求
截断误差：是指计算某个算式时没有精确的计算结果，如积分计算，无穷级数计算等，使用极限的形式表达的，显然我们只能截取有限项进行计算，此时必定会有误差存在，这就是截断误差。 舍入误差：是指由于计算机表示位数的有限，很难表示位数很长的数字，这时计算机就会将其舍成一定的位数，引起舍入误差，每一步的舍入误差是 ...
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2021-08-02 00:48:00
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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
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
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
1 MAEMean Absolute Error ，平均绝对误差是绝对误差的平均值for x, y in data_iter:
y=model(x)
d = np.abs(y - y_pred)
mae += d.tolist()
#mae=sigma(|pred(x)-y|)/m
MAE = np.array(mae).mean() MAE/RMSE需要
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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两个double的变量相加，结果却出乎意料之外。例如：
double A = 20, B = 10.26;
double C = A + B = 30.25999999998;
为什么会出现这个结果，参考了很多网友的答案，原因应该是“2进制和16进制转换的时候的偏度差造成的”。在处理财务相关的数据时，这样的N次偏差可能会使结果完全不可取。
改正的方法是，
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2023-07-11 21:52:49
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# 误差棒型误差图
误差棒型误差图（Error bar plot）是一种常用的数据可视化方法，用于显示数据的误差范围。在科学研究和数据分析中，我们经常会遇到需要表示数据的不确定性的情况，误差棒图就是为了解决这个问题而设计的。
## 什么是误差棒图？
误差棒图是一种以柱状图（bar plot）为基础的图表，通过在每个柱子上绘制一个垂直线段表示数据的误差范围。通常，误差棒图包括以下几个要素：
文章目录1.模型误差2.观测误差3.截断误差(或称方法误差)4.舍入误差参考文献 用计算机来解决科学计算问题的过程中，主要需考虑四种误差：模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差。1.模型误差 用计算机解决科学计算问题首先要建立数学模型，它是对被描述的实际问题进行抽象、简化而得到的，因而是近似的。我们把数学模型与实际问题之间出现的这种误差称为模型误差。 例如，在辨识机器人动
MSE(mean squared error)介绍均方误差，MSE(mean squared error)，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即：均方误差可用来作为衡量预测结果的一个指标Root Mean Squared Error 介绍均方根误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值，取结果后再开方。其公式如下所示：其中，yi 和 f(xi) 分别表示第 i 个
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2021-05-24 20:13:00
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