划桨误差第2页

工业数据采集平台：从起源到崛起的辉煌历程

工人们需要手动记录各种数据，不仅效率低下，还容易出现误差。然而，随着科技的不断进步，工业数据采集平台应运而生。它的出现，彻底改变了这一局面。数据采集系统起始于20世纪50年代，195

蓝鹏测控·2024-08-31 21:52

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论

莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

2021-04-25

我这周的统计不是特精准，掐头去尾减自我感觉的误差。悦维老师的提议很好，轻松做志愿，一家人愉快达成，最后一位计时也轻松，顺而为之，也让每一个家人都学会如何计时。我的观点，一个人的成长不是成长，大

李心语·2024-08-30 17:40

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模

z are·2024-08-30 08:14

应用案例|亚克力板CNC加工自动化上下料

传统的人工取料、放置以及加工完成后的人工下料、重新上料流程，不仅效率低下，而且存在人为误差和安全隐患。

Fuweizn·2024-08-30 01:56

leetcode-2469|菜鸟提升日记20240828

与实际答案误差不超过10-5的会视为正确答案。注意：开氏度=摄氏度+273.15华氏度=摄氏度*1.80+32.00示例1：输入：ce

霜见月九·2024-08-29 22:08

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失

早起星人·2024-08-29 09:44

道法项目合作报告

每个人都有自己的事情要去做，空闲的时间也都不一样，这就意味着大家没办法在同一时间内聚到一起去讨论，去分配任务，只能打字，并不是说打字有什么问题，而是文字的表达方式可能会造成不同人的理解误差。

小鹭_Fxqqq12·2024-08-29 03:38

【自动驾驶】控制算法（四）坐标变换与横向误差微分方程

写在前面：欢迎光临清流君的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作，荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。转载请注明出处，尊重原创，从我做起。点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯在这里，您将收获的不只是技术干货，还有思维的火花！系列专栏：【运动控制】系

清流君·2024-08-28 18:58

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

什么是损失函数？

损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值

亚图跨际·2024-08-27 15:31

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了

生信学习者2·2024-08-27 10:27

回归分析系列22— 稳健回归

传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。

技术与健康·2024-08-26 11:20

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法

盛寒·2024-08-25 18:11

js 常见面试题

今天不想写别的了，我想写一些面试题，提一提基础1为什么js的定时器会出现误差很多人遇到这个不知道，回答这个问题的一个方向，也不知道这个为题在考察一些什么这个问题其实是考的js的为什么会出现同步和异步异步的执行首先回答一下

怠惰小白程序员·2024-08-25 17:32

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

工业定位系统，基于UWB定位技术的定位系统

再者，UWB定位系统的超高精度，定位误差小于10cm，使企业能够很精确的对人员进行监控。最为重要的是，UWB定

项目源码库·2024-08-23 06:54

丹凤张杰‖致.洛南灾区

，人有情一方有难，八方援灾情严重，不一般物资短缺，很艰难党恩深情，真为民灾区群众，请放心悲痛欲绝，化力量配合政府，把灾抗各行各业，齐行动积极涌现，新模范职工群众，齐心盼众志成城，保家园我们坚信，“众人划桨开大船

丹凤张杰·2024-08-22 18:30

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。

点云侠·2024-03-26 00:43

MATLAB中的符号计算是什么？如何使用它？

符号计算的主要优点是能够进行精确的计算，避免了浮点数计算带来的误差。这对于需要高精度结果的工程和科学计算来说至关重要

爱花的程序·2024-03-22 07:53

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

这可能是由于数值计算中的舍入误差

苏苏大大·2024-03-22 02:17

Kalman滤波参数、调整原则

测量误差R越小，收敛的越快。调整这两个参数即可，从状态更新上说，测量误差越小，估计参数误差越大，说明我们越相信测量值，自然收敛的快。

Terry Cao 漕河泾·2024-03-19 09:50

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

【基于PSINS】误差计算函数

输入真值（参考值）、对比量、待比较值，输出误差的最大值、平均值、标准差的函数程序源码function[err]=EV_error_output(out_flag,avp_flag,avp,varargin

Evand J·2024-03-17 03:37

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

python可以构建sem模型_结构方程模型（SEM）

首先，由于心理测量的构面不可能不受到测量误差的影响，SEM能处理测量误差；除此之外，SEM还能评估构面是否具有信效度、处理复杂的模型或理论（如，模型中有中介、调节效应等）、有效率的处理MissingData

weixin_39618169·2024-03-10 05:00

Matplotlib

2.Matplotlib功能图表类型丰富：支持线图、散点图、条形图、直方图、饼图、柱状图、误差线图、箱线图等多种图表类型。

·2024-03-03 01:02

发票查验小知识-发票开出后多久可以查真伪

发票查验一直是困扰企业财务工作者的一大难题，难点不是在于发票查验工作需要具备多少的技术含量，而是过程十分繁琐，需要人工手动录入发票四要素信息，输入验证码后才可进行查验，速度慢效率低不说，还极易出现人为误差

翔云 OCR API·2024-03-02 09:23

面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计

置信区间假设检验三种经典分布，和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理，大数定理内容很多，创作不易，请多多支持~大样本/小样本大样本：样本量趋于无穷小样本：样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义：两个变量总体的误差

小井正在努力中·2024-03-01 01:39

11 - GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法

GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法有单一尺度因子方法，那就有多尺度因子法，多尺度因子法是单尺度因子的一个扩展，具体做法是：先对原始GLDAS网格数据进行球谐展开，然后分别计算经过滤波和未滤波的网格区域陆地水储量变化

咋（za）说·2024-02-26 07:48

1.深度学习基础-模型评估指标

有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。

alstonlou·2024-02-24 20:03

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-23 07:25

TenorFlow多层感知机识别手写体

建立输出层定义训练方式建立训练数据label真实值placeholder定义lossfunction选择optimizer定义评估模型的准确率计算每一项数据是否正确预测将计算预测正确结果，加总平均开始训练画出误差执行结果画出准确率执行结果评估模型的准确率进行预测找出预测错误

Phoenix Studio·2024-02-20 20:28

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。

此星光明·2024-02-20 18:12

第二十八封情书：“很认真的道歉，对不起。”

正如初中物理学的一个原理，“无法避免，但能够减少误差”。当然，这个原理具体是什么

谢丹儒·2024-02-20 17:15

机器学习---强化学习

监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。

三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26

（十六）梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))

梯度提升回归树，裂分条件是：MSE均方误差是真实值，预测值梯度提升回归树，划分指标mse算法示例mse.pngfor循环，计算所有的裂分方式的mse，找变化最大的，作为裂分条件！！！

羽天驿·2024-02-20 16:44

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

miliyah·2024-02-20 13:36

三防平板丨三防平板电脑丨三防加固平板丨智能化应用

制造业是一个需要精密度极高的行业，而三防平板的高精度触控屏幕可以提供更精确的控制和操作，从而降低了误差率，提高了生产效率和产品质量。

emdoorrugged·2024-02-20 13:55

python机器学习库Scikit-learn

被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。

崔吉龙·2024-02-20 12:49

【MATLAB源码-第140期】基于matlab的深度学习的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真，对比LS,MMSE,ML。

本文将详细介绍深度学习在2用户NOMA-OFDM系统信道估计中的应用，并与传统的最小二乘（LS）、最小均方误差（MMSE）以

Matlab程序猿·2024-02-20 09:45

最小二乘法拟合（C++）

，要求求出一个函数，但是插值要求插值数据必须100%正确，即求出来的函数必须都过这些点，而拟合则不一定，因为拟合的数据点本身就不一定正确，比如拿尺子测量某物体的形变趋势，在测量的过程中，本身就存在测量误差

龙行泽雨·2024-02-20 09:40

数据分析 - 机器学习

线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差

龙马啊·2024-02-20 08:43

Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R

其中，RMSE（RootMeanSquaredError）是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法；SD（StandardDeviation）是预测值和真实值之间误差的标准差；R（CorrelationCoefficient

是筱倩阿·2024-02-20 07:49

引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读

NLSPN预测像素的非局部邻域.2.预测初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化，归一化是为了减少误差，加入置信度为了指导预测值提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考文章贡献1.NLSP

白纸一样的白·2024-02-20 07:17

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