数据误差

局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

对于上面三个图像做如下解释：选取一个特征，来拟合数据，可以看出来拟合情况并不是很好，有些数据误差还是比较大针对第一个，我们增加了额外的特征，，这时我们可以看出情况就好了很多。
weixin_30617695·2020-07-15 03:05

多线程安全(synchronized、三大特性、Java内存模型)

简单的说，当多个线程在共享同一个变量，做读写的时候，会由于其他线程的干扰，导致数据误差，就会出现线程安全问题。
chuotao1354·2020-07-12 21:38

深度学习——模型选择、⽋拟合和过拟合

训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差：模型在测试数据集上表现出的误差（其实是单个测试数据误差的期望，我们有总体来近似，可以考虑除以n）在数据集同分布的情况下：训练误差期望=泛化误差折K交叉验证法把原始训练数据集分割成
eryihahaha·2020-07-12 14:52

mac 使用origin绘制多个数据误差棒 （叠加图层的方法）

导师给了一张图，让按照这个类型去模仿绘制，搜了很多教程都没找到怎么绘制出来的，试过python，excel，最后才找到origin的误差棒。但是网上的更多教程都是单个目标的误差棒，像我这种多个的教程很少，而且也搜到很多和我有一样困扰的问题，都没好的回答。所以出一个详细教程。先看一下，想达到的效果。附赠一个安装包：链接:https://pan.baidu.com/s/1ZYHkOCjhJ5x9-uQ
小贝学cs·2020-07-11 19:01

动手学习深度学习|过拟合、欠拟合及其解决方案

一过拟合与欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法1训练误差与泛化误差训练误差：在训练集上的数据误差；泛化误差：在其他任意数据集上的误差的期望，常用测试集误差来近似模型选择：通常用验证集来进行模型选择
zhangChao_Yanqiu·2020-07-10 20:58

APM一些疑难故障的处理

故障一：罗盘有数据但是无法校准在新版MP中，罗盘校准有一个形象的球形用来指示转动情况，但有时原有的罗盘校准数据误差过大，会导致从新校准时，球形数据点分布不能布满整个球，罗盘指向也只能在某个范围内几度变化
强子-UV数码印花加工·2020-07-10 02:52

【python】使用unix管道pipe处理stdout实时数据

由于log中有些内容需要实时处理，延迟时间会导致数据误差，所以想到用类似unix管道的方式，实时处理掉标准输出的内容处理，类似生产消费者模式。
orangleliu·2020-07-09 20:48

USB audio同步问题及Jitter分析

1.同步传输usb支持的四种传输机制：控制传输，中断传输，块传输，同步传输，其中同步传输适用于实时性要求比较高且对数据误差有一定容忍的场合，典型的如音频、视频
zhaoshuzhaoshu·2020-07-06 12:42

AD0832模数转换芯片介绍

32μS的极速转换时间，双数据输出进行严格的数据校验，有效地降低了芯片数据误差，稳定性强。独立的使能输入方式，使挂载多器件和控制处理变得更为便捷。
电子开发圈_公众号·2020-07-06 04:24

方差分析以及如何用SPSS实现单因素、双因素方差分析

方差分析是通过分析数据误差来检验类别变量对数值变量的影响是否显著。也就是说因变量的总误差中，除开随机误差以外，是否有类别变量（自变量）造成的处理误差，有多少误差是自变量造成的。
莫小艾莫家·2020-07-01 11:58

测绘概念

；2、相对中误差：它是中误差与观测值之比，常用分子为1的式子来表示；3、中误差：按有限的几次观测的偶然误差求得的标准差；4、宗地：土地使用权人的权属界址范围内的地块；5、待定点的点位误差：在不考虑起始数据误差影响的情况下
ximenchuixuezijin·2020-06-30 02:31

MySQL数据库float数据类型

怎么在mysql中使用float类型，特别是用到金钱时我们可能会用双精度来做，我们知道mysql的float类型是单精度浮点类型不小心就会导致数据误差对于单精度浮点数Float:当数据范围在±131072
xiaoxiaohui520134·2020-06-30 01:48

最小二乘法least square method

最小二乘法：求预测数据与真实数据误差平方和最小化的过程。从几何角度看，就是寻找与已知点（xi,yi）距离平方和最小的拟合曲线h(x)。h（w，x）=w0+w1*x+w2*x^2+...
红小豆爱吃锅包肉·2020-06-25 05:42

转录组入门学习（二）

数据如何产生2.1常见测序平台和测序类型测什么决定怎么测干什么决定测多深2.2.测序基本原理singleendpairendmatepair链特异性测序2.3实验设计3.数据如何处理3.1数据预处理原始数据误差的来源质量控制
杨亮_SAAS·2020-04-05 14:02

iOS GPS定位的几种处理方法

如果不去掉，将导致里程，速度，配速等一系列数据误差非常大。查询了一下资料，国内这一块的资料的确比较少，这里我针对常见的误差情况，用最简单明了的方法，教你判断无效的GPS点。一、静止不动上一个G
GuessYe·2020-04-03 10:01

苗木公司市场竞争调研方案

网络信息无论是平台上的还是经营公司自己的，数据误差比较
头条老园丁·2020-03-09 03:36

迈克尔逊干涉仪操作经验

因为我一开始测量得到的数据误差非常大，几乎没法处理。找到原因后重新做实验测出来的数据就很好了。
jenny42·2020-02-26 22:38

为什么说20%的广告预算都被浪费了？

移动广告数据误差根本原因根据IAB调研报告，移动广告数据误差根本原因主要在四个方面：人为失误，广告投放次序，报告系统，定向设置，小编总结了几个比较接地气的
口袋推·2020-02-18 00:01

随机森林进行特征重要性度量的详细说明

1特征重要性度量计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（outofbag，OOB）计算袋外数据误差，记为errOOB1.所谓袋外数据是指，每次建立决策树时，通过重复抽样得到一个数据用于训练决策树
Ten_Minutes·2019-12-24 04:46

Fin-Expr: 一个新造的Java实现的表达式计算轮子

在计算时为了避免double类型的数据误差，默认均采用BigDecimal进行计算。GitHub地址：https://github.com/Jarvis
iMasking·2019-12-18 10:58

【转】随机森林做特征选择

1特征重要性度量计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（outofbag，OOB）计算袋外数据误差，记为errOOB1.所谓袋外数据是指，每次建立决策树时，通过重复抽样得到一个数据用于训练决策树
mylocal·2019-12-17 17:27

浅谈移动端设备标识码：DeviceID、IMEI、IDFA、UDID和UUID

【心路历程】最近刚好在思考工作中统计数据所用的标识码产生的数据误差到底有多大，借此机会几番搜索资料+请教大神，整理出此文。
FlaminEcho·2019-12-14 23:18

个人大数据：涂俊杰2016年的8760小时

虽然这份报告有各种各样的不足，大多环节也是我在执行中改进，导致数据误差、记录缺失，只算是一个测试版本，但是它凝聚了我一年的心血，而且我相信2017年，我能做得更好。
涂俊杰c·2019-11-07 17:40

健身房体测仪靠谱吗？体脂称到底准不准？

先说结论——对于市面上的体脂称或体测仪，可概括为“原理科学、技术成熟，但数据误差较大，仅值得参考”。
健身教练冉苒·2019-11-06 21:46

多元线性回归模型的特征压缩：岭回归和Lasso回归

多元线性回归模型中，如果所有特征一起上，容易造成过拟合使测试数据误差方差过大；因此减少不必要的特征，简化模型是减小方差的一个重要步骤。
真依然很拉风·2019-11-05 07:43

机器学习与数据挖掘 第十一讲：Overfitting

概念泛化（Generalization）：模型的泛化能力是指它在训练数据集上的误差是否能够接近所有可能测试数据误差的均值(Eout−Ein→0E_{out}-E_{in}\rightarrow0Eout
leeningzzu·2019-06-10 18:50

python绘图：柱状图绘制详解

1.误差线的理解误差线源于统计学，表示数据误差(或不确定性)范围，以更准确的方式呈现数据。
hgz_dm·2019-01-08 15:20

33款最全亚马逊选品工具汇总

01Junglescout（这个基本上是每个亚马逊卖家必备的选品软件了，数据误差也比较小，本人也一直在使用的。）有插件版和web版，网红级别的选品神器，相信不用我过多介绍了吧。插件特点在于不用点进产品
亚马逊米思缇·2018-11-20 11:49

a08.Andrew-ML0602-偏斜类数据误差度量

BuildingaSpamClassifier01.优先考虑做什么使用邮件里面的单词，构成单词向量训练学习函数。具体做法为：收集大量数据生成复杂的函数训练算法来以不同的方式处理输入（比如处理单词拼写错误等）02.错误分析通常解决机器学习算法的一般步骤：以一个简单、不太完美的算法快速实现画出学习函数曲线来判断是数据更多、特征更多还是其他问题用交叉验证的方式人为的检测出训练误差是由什么原因造成的处理偏
Xylia_Yang·2018-08-25 17:20

随机森林的特征重要性原理

答：在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：1：对于随机森林中的每一颗决策树,使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差,记为errOOB1.2:随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X
米缸没米了·2018-05-25 17:39

大数据应用的多层次概率数据结构设计和实现

摘要在某些特定的应用场景下，由于Count-MinSketch的统计特性，造成的数据误差会比较大，针对这一问题，我们采用arrayofCount-MinSketches来进行实验提高效率与数据的精度。
bryce1010·2017-12-10 15:50

随机森林进行特征重要性度量的详细说明

1特征重要性度量计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（outofbag，OOB）计算袋外数据误差，记为errOOB1.所谓袋外
m0_37770941·2017-10-24 16:03

mysql float的缺点 （不适用于高精度数据）

我想很多朋友都不怎么会在mysql中使用float类型，特别是用到金钱时我们可能会用双精度来做，我们知道mysql的float类型是单精度浮点类型不小心就会导致数据误差单精度浮点数用4字节（32bit）
逗比吃橙子·2016-12-27 16:04

PMAC 误差补偿的方法及步骤

（一）测量误差数据误差数据的测量就是发送指令让PMAC控制电机移动某个距离，同时
CYT0603·2016-12-09 22:49

随机森林

一利用随机森林计算特征重要性在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：1：对于随机森林中的每一颗决策树,使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差,记为errOOB1.2:随机地对袋外数据
跬步达千里·2016-06-16 10:17

cond--求矩阵的条件数

矩阵的条件数用于衡量线性方程组的解对数据误差的敏感性，它反映出矩阵求逆及线性方程组解的精确程度。【语法格式】1．c=cond(X)求矩阵X的2-范数的条件数，即X的最大奇异值与最小奇异值的比值。
qq_18343569·2015-12-25 19:00

AD转换参数INL和DNL

说明：理解为单值数据误差，对应该点模拟数据由于元器件及结构造成的不能精确测量产生的误差。例子：比如12位ADC：假设基准Vref=4.095V,那么1LSB=Vref/2^12=0.001V。如果
冷冷北极·2015-12-23 09:00

杨辉三角（C++）

#include#include#includeusingnamespacestd;//M后得知可以随意更改，但是本人不确定有效值的范围；所以不要改为太大的数据，以免出现不必要的数据误差。
GodStaff·2014-03-23 15:00

Java中float和double转换的问题？

为什么double转float不会出现数据误差，而float转double却误差如此之大？
dianyueneo·2012-07-17 12:07

Java中float和double转换的问题？

为什么double转float不会出现数据误差，而float转double却误差如此之大？
dianyueneo·2012-07-17 12:00

关于flume中hbase插件数据误差的问题

前几天用到flume的日志收集，基于公司的业务对flume本身自带的hbase插件做了些改造，测试的时候却出现了丢数据和多数据的问题……1.首先查看collector的event数，是与原数据量相符的。所以在agent与collector的交互过程是没有问题的2.查看开发插件业务处理过程，看了好几遍感觉也没问题。3.于是问题只有可能出现在hbase的数据处理上了。本来是基于flume自带的hbas
rzhzhz·2012-04-25 19:00

网站数据分析-Google Analytics与Webtrends数据误差

东芝又要写报告了，本季度报告监测工具换成了GoogleAnalytics，以解决Webtrends一些数据缺失问题，但是数据差异真的很大，之前在首都机场的数据分析上也有类似的问题，在两套工具转换时，数据的差异是个不得不面对的困难，就看如何去说服客户了。实际上网站分析无外乎两种形式，一种是ServerLog就是俗称的网站日志分析，另一种则是PageTag俗称埋代码方式，这两种数据分析从数据取得上存在
liuzhoulong·2011-01-20 16:00
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