观测误差第6页

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

二月二龙抬头

旧时人们将黄道附近的星象划分为二十八组，表示日月星辰在天空中的位置，俗称“二十八宿”，以此作为天象观测的参照。“二十八宿”按照东西南北四个方向划分为四大

米小读书·2024-02-12 13:19

你听到的和你想的是不是一样的

对于这样的事情在一天内出现二次我想到的是，当对方说要一根250mm的方管的时候，我脑子里想到是150mm的管子就是250mm长这次体验提醒我的就是，你脑子里的图像跟明显的事实就是误差很大这不由得让我想到了

张志鹏_7bba·2024-02-12 13:59

洛谷B2095 白细胞计数（java）

为了降低分析误差，要先从这n份样本中去除一个数值最大的样本和一个数值最小的样本，然后将剩余n−2个有效样本的平均值作为分析指标。

自律霸王龙·2024-02-12 13:53

[机器学习]全局最小与局部最小

每次迭代计算误差函数在当前点的梯度，然后根据梯度确定搜索方向：负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

3points·2024-02-12 11:01

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

技术峰会参加后有感

前段时间参加了A2M技术峰会˙，这次主要参加了这几个会场：serverless、可观测性、微服务、数字化转型、finops。

小强聊it·2024-02-12 10:54

『6.21』领导力

首先是建立不同的观测维度，弄清楚自己的队员都是什么样的人。弗格森的观测维度有很多，包括站在球场边，用旁观者的视角去观察球员

晓蕊·2024-02-12 10:02

excel统计分析——配对数据t检验

摘自《生物统计学》在进行两种处理效果的比较试验设计中，配对设计比成组设计在误差控制方面具有大优势。

maizeman126·2024-02-12 09:39

03.生命周期事件

为了跟踪或执行当转换动作发生时的行为，有以下五个通用生命周期事件可以观测:onBeforeTransition-执行任意转换动作前被触发onLeaveState-离开任意状态时被触发onTransition

Pilihou·2024-02-12 09:08

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。深度学习的最主要特征是使用神经网络作为计算模型。

giszz·2024-02-12 08:57

插值（一）——多项式插值（C++）

插值插值的作用是可以将原本比较难计算的函数转换为误差在一定范围内的多项式，比如在单片机中直接计算x、log⁡2x\sqrt{x}、\log_2xx、log2x之类的函数是比较麻烦的，但是使用插值的方法就可以将其转换为误差可控的只有乘法和加减法的多项式

龙行泽雨·2024-02-12 04:44

SPSS-2

初级统计说一说——描述/图表图&表分析频率|偏度-偏度标准误差|＜1.96&|峰度-峰度标准误差|＜1.96则为正态分布频率分析：适用于偏态+正态分布对于数值变量：统计指标+统计图对于等级与计数：统计表格

沈住氣·2024-02-12 04:56

突击检查

努力生长下午抽出一节课，来个突击检查——随堂观测。就拿今天学习的巩固内容为检测内容，我知道里面有一部分内容没有学习，但是，只要认真预习了，课堂上认真听讲了，做出成绩不是问题。

微风细语·2024-02-12 03:45

OpenTelemetry In Java

这是OpenTelemetryJava文档，OpenTelemetry是一个可观测的框架，有API、SDK和工具，旨在帮助生成和收集应用程序遥测数据，例如指标、日志和跟踪。

晨航·2024-02-12 03:43

OpenTelemetry Java SDK 高级用法

OpenTelemetryJavaSDK高级用法通过引入OpenTelemetrySDK，可以观测业务核心逻辑，比如给核心的业务设置一个span以统计、跟踪、分析其实际行为、设置业务属性指标等。

程序一逸·2024-02-12 03:13

第一二六章　福祸相依2

他们没有先进的自动弹道计算系统，机械测算要先打一发来修正误差。”我掏出怀里的超声波发生器，这东面能发出人耳听不

羊儿小白·2024-02-12 01:46

day2-Machine Learning Yearning

iOSDevLog/100-days-of-ai/blob/master/r1-ml/day2-yearning/yearning.ipynbErroranalysisbyparts53.由特定组件进行误差分析假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的

iOSDevLog·2024-02-12 01:52

四轴飞行器pid简介

现实情况电机螺旋浆和角度都有差异，所以会用pid来调节平衡PID控制的三个参数比例（P)控制器比例控制器，输出与输入误差信号成比例关系，是一种最简单的控制方式，当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。

yvee·2024-02-11 23:14

103贝叶斯方法数据分析实战--网站转换率评估

image.png真实数据可以理解为一件事情发生的概率，而观测频率只是频率而已。举个例子，众所周知，骰子的数字1朝上的真实频率为1/6。

Jachin111·2024-02-11 21:17

癸卯日

最近朋友圈好多，网易云音乐的年度报告，知乎年度报告，网易云音乐的年度报告梳理了我们一年中听过的歌，看过的视频，甚至告诉某年某月某时你听过的歌，甚至连你哪天分手的都可以推算的误差不超过一周，更甚至给你匹配了

创越时间·2024-02-11 21:01

道以德显，道以德塑

当你决定根据自己的实际情况观测或

lml1234lml·2024-02-11 21:08

查理·芒格的人类误判心理学15/25社会认同倾向2020-05-28

心理学教授还能利用社会认同倾向促使人们在测量东西时出现很大、很荒唐的误差。电梯实验例如，如果一名教授安排10名实验员静静地站在电梯

牧羊大叔·2024-02-11 19:53

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析

通过对比每家酒店的间夜预测值（或收入）与实际值的结果，以及产量排名前四分之一酒店的平均误差值，我们将得出对酒店收入和产

·2024-02-11 18:33

[大厂实践] Netflix容器平台内核panic可观察性实践

本文介绍了Netflix容器平台针对内核panic所做的可观测性增强，使得发生内核panic的时候，能够导出信息，帮助排查问题。

·2024-02-11 18:02

BPF开发: 从Hello World开始

据此，BPF在Linux世界中:网络可观测性安全三大领域大放异彩，学习好BPF技术，对于Linux内核和应用开发者来说，是一件非常有意义的事情。2.什么是BPF？BPF在Linux内核中，被实

·2024-02-11 18:54

强强联合！华为云云商店与博睿数据开启联营合作新篇章

近日，博睿数据成为华为云云商店在IT监控及可观测性领域的联营合作伙伴，正式加入云商店联营服务商计划。

·2024-02-11 18:47

博睿数据率先发布HarmonyOS NEXT系统的应用异常观测SDK

近日，博睿数据作为业界领先的厂商，凭借对技术的深刻理解和前瞻性视野，率先发布支持HarmonyOSNEXT（"纯血鸿蒙"）系统的应用异常观测SDK，实现了应用异常的全面回溯。

·2024-02-11 18:47

C语言函数资源开销可观测性

之前的文章提及过开源C语言库Melon的函数模板。使用函数模板来扩展函数功能。今天，我们介绍Melon中的span组件，使用它来轻松监控函数的调用耗时情况。概述Melon中的资源开销（span）组件是用来测量C语言函数开销的，这个模块需要配合函数模板模块一同使用，因此也需要定义MLN_FUNC_FLAG才会使得函数模板功能启用，进而实现函数开销的跟踪。目前支持的开销如下：时间开销头文件#inclu

·2024-02-11 18:02

智慧电网数据可视化运维云平台解决方案

智慧电厂建设具备智能化、一体化、可观测、可互动、自学习、自寻优等九大能力，可为管理者及时提供过去和现在的数据，并能够预测未来和引导企业人员的工作，使信息技术与电力工业技术、现代管理技术有机融合，全面提升电厂的生产技术和经营管理

·2024-02-11 18:55

C语言用户态函数可观测性

·2024-02-11 17:17

怎么成为最懂客户的产品？

当然这其中的原因多种多样，客户的需求不明确，需求多变，预算有限，沟通出现误差等等，很多原因都是造成客户最终不满意项目成果的‘罪魁祸首’。今天我们大家就来讨论一下，怎

51case·2024-02-11 16:32

stm32 rtc 误差实验

1.stm32f103re，使用外部晶振32.768k，没有校准rtc时钟，使用串口打印时间，用带时间戳的串口工具记录串口接收的时间。2.测试时间一天。数据如下：开始计时：电脑时间[08:45:03.626]stm32时间00:03:20结束计时：电脑时间[10:17:05.267]stm32时间25:35:50历时：电脑25:32:01:641stm32时间25:32:303.结论单片机快28秒

05jin·2024-02-11 15:06

esp32 rtc 时钟设置不对_【经验】32位MCU CKS32F103x8的实时时钟(RTC)精确校准方法

实时时钟在嵌入式系统中往往是必不可少的功能模块，比如水表、电表、手表、玩具等，而时钟的功能就是计时，其准确度，走时误差是重要的衡量指标。

HH leo·2024-02-11 15:06

市面上复刻表3235机芯质量怎么样?主要看这几个区别

对正品机芯的好坏评价不能从误差多少，动力多少这

腕表王子·2024-02-11 14:45

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

对于均方误差（MSE）损失，在某些情况下，其使用方式可能不同，原因如

UndefindX·2024-02-11 14:48

GBDT--梯度提升树

pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数2弱评估器结构2.1梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2弗里德曼均方误差

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。

三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

该方法的基本思路是：1、给定一组时间序列观测值s(t),t=1,2,…T；2、将该序列按升序排列，计算Weibull绘点位置Fs[s(t)]；3、根据Fs[s(t)]，根据标准正态分布N(0，1)的累积分布函数

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列之季节性

一种适用于观测较少的季节，例如在一周中每日观测的序列；另一种是傅里叶特征，适用于观测较多的季节，例如在一年中每日观测的序列。季节图和季节指标类似于用移动平均图来发现时间序列的趋势，我们可以使用季

沉住气CD·2024-02-11 05:38

视线跟踪校准过程

但是，随着校准点数的增加，给被测带来了较大的负担，同时，随着校准时间的增加，被测容易疲劳，也带来了误差，综合考虑，最后选取了9点、6参数的校准算法。校准过程：校准过程中很重要的一点就是保持头部固定。

yingfengying·2024-02-11 02:17

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的「黑魔法」，并应用于更广泛的科学问题...

鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解

人工智能与算法学习·2024-02-10 22:29

理解指数移动平均(ema)

CVn=(1−β)∗Vn−1+β∗C变个形式：Vn=Vn−1+β∗(C−Vn−1)V_n=V_{n-1}+\beta*(C-V_{n-1})Vn=Vn−1+β∗(C−Vn−1)其中C-Vn-1可理解为误差

dog250·2024-02-10 20:12

时间序列预测——BiLSTM模型

时间序列预测——BiLSTM模型时间序列预测是指利用过去的观测数据来预测未来一段时间内的数据走势。

Persist_Zhang·2024-02-10 20:32

快速了解机器学习中过采样（SMOTE）问题

那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢？通常可以通过下采样或者过采样进行优化，这里我们就先来学习一种方法——过采样。一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方

AI_dataloads·2024-02-10 19:26

chrony时间同步

系统时间可能会存在一定的误差，时间同步在大型集群环境中是很重要的，而通过ntp协议来同步时间，则是一个很好的解决方案。

li_zw·2024-02-10 19:01

prometheus监控系统

时序数据，是在一段时间内通过重复测量而获得的观察值的集合；将这些观测值绘制于图形之上，有一个数据轴和

ʀᴇʟɪᴇʏ·2024-02-10 19:46

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