bias 第19页

【熟悉度偏见（Familiarity bias）】

通过熟悉度偏见，可以减少产品被用户接受的时间，在这个互联网周期只有3个月的进程中，更快更好的抓住用户的心理，才可以赢得用户。「案例」大家倾向于更相信自己熟悉的东西。比如，在听讲座的时候，大家选择各自要坐的位置，人们更倾向于跟自己认识的熟人或者说同班同学坐在一起，而不是跟其他可能长得比较好看或者看起来比较权威的人一起坐。

楽色桶_Orange·2022-02-17 12:15

unity·渲染阴影贴图（ver.5.6.0.）

（0：不渲染）bias：偏向、倾斜3.Windows→Lighting→Settings→mixedlighting→lightingmodesubtractive：减法，直接烘死在光照图上，阴影、受光不随光源改变

于_鱼呱呱·2022-02-17 09:23

0001/1000 幸存者偏差（Survivorship Bias）

所有的成功者其实都是幸存者，因为“死人不会说话”。例证1.第二次世界大战中,美国统计学沃德教授应军方要求，提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。沃德教授坚持认为“我们应该强化机尾的防护”。因为

无名践人·2022-02-16 18:32

bagging，boosting的方差和偏差

参考文章协方差百度百科bagging与boosting两种集成模型的偏差bias以及方差variance的理解1、化简公式2.bagging的偏差和方差对于bagging来说，每个基模型的权重等于1/m

只为此心无垠·2022-02-16 00:29

机器学习之XGBoost集成算法、牛顿法

优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w目标函数目标函数：损失+正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数一般的目标函数包含下面两项:Bias-variancetradeoff

平原2018·2022-02-15 07:11

1D卷积详解

卷积类的调用参数解释classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

·2022-02-13 11:29

一元线性回归实现房价预测---python,numpy,tensorflow三种方法实现

确定模型：y=wx+b模型变量：x模型参数：w：权重（weights）b：偏置值（bias）损失函数：估量模型的预测值和真实值的不一致程度，常用的是平方损失函数我们要求出w和b，使得损失函数最小，实际也就是一个求极值问题

三个臭皮姜·2022-02-13 07:12

ConstraintLayout使用小技巧

LinearLayout、RelativeLayout等布局中的方式：结果如下：image.png发现默认效果为居中，此时尝试添加如下代码：app:layout_constraintHorizontal_bias

foolchen·2022-02-11 19:39

机器学习笔记（2）

1、理解偏差和方差参考https://www.zhihu.com/question/27068705链接中讲述的偏差bias和方差variance非常清楚，这里主要描述我的理解。

trying52·2022-02-11 13:34

ResNest

__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,channel//reduction,bias

NoneLand·2022-02-10 21:26

Bias for or Against Change1

支持或反对改变你是否支持改变？唯一合理的答案是“取决于为什么改变”改变一些重要的事件，或使事情变得更加糟糕。然而，很多人缺乏平衡的观点。他们对支持改革还存在偏见。对于改变的偏见比以前更加的普遍，不用怀疑，我们生活在一个前所未有的时代，尤其在科技领域，因为改变是有益的。我们可能会错误的相信一切。毫无疑问，对变化的偏见比支持改变的偏见普遍的多。有一个原因是我们熟悉的力量，大多数人更喜欢我们所熟知的更舒

Reiko丶·2022-02-10 00:47

线性层及其pytorch使用

查看官方的文档：Linear—PyTorch1.10documentationCLASStorch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device

不会学哇·2022-02-09 07:07

【Pytorch】神经网络-卷积层 - 学习笔记

，点击CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

Lucy@IshtarXu·2022-02-09 07:57

PyTorch之BN核心参数详解

affine初始化时修改affine设为True时，BatchNorm层才会学习参数gamma和beta，否则不包含这两个变量，变量名是weight和bias。.train()

·2022-01-16 13:35

标准LCD液晶驱动芯片VK0384数据

特点：•工作电压2.4-5.2V•内置32kHzRC振荡器（上电默认）•偏置电压（BIAS）固定为1/4•COM周期（DUTY）固定为1/8•内置显示RAM为48x8位(q361/888/5898)•蜂鸣器频率可配置为

百香果啊啊啊啊啊·2022-01-04 08:43

卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()以及卷积神经网络实现minist数据集分类

中的卷积模块参数列表参数作用in_channels输入数据体的深度out_channels输出数据体的深度kernel_size滤波器（卷积核）的大小注1stride滑动的步长padding零填充的圈数注2bias

Sout xza·2021-12-03 23:47

2021-11-16How to overcome bias in decisions/thinking?

Chapter9OvercomingBiasInthelastchapter,wehavealreadyknownthatframeswillendowbiastoourthinkinganddecisionmaking.Thenextquestionisabouthowtoavoidthenegativeeffects(Notethatbiascanalsogeneratepositiveeff

Thinker·2021-11-17 07:59

Xception for DeepLab V3+（含超详细代码注解及论文原图）

classSeparableConv2d_same(nn.Module):def__init__(self,inplanes,planes,kernel_size=3,stride=1,dilation=1,bias

ZRX_GIS·2021-10-23 22:41

sepconv（Separable Convolution）代码复现

importtorch.nnasnnclassSP_conv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel=3,stride=1,dilation=1,bias

ZRX_GIS·2021-10-23 15:52

机器学习算法学习-调参

1.方差与偏差在前文中我们已经提到了有关方差（Variance）与偏差（bias）的概念，这里系统的进行介绍。首先我们先来介绍过拟合的概念。

Kiroro·2021-10-19 13:33

李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降

李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降误差误差来源误差有三个来源：样本噪音noise；模型预测值的方差variance；预测值相对真实值的偏差bias。

冬于·2021-09-17 23:11

YoloX_s网络模型

CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv):Conv2d(12,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias

Joejwu·2021-09-08 16:02

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（二）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节讲述了7种bias中的4种，我们接着来看后3种。

processor4d·2021-09-07 11:38

Post training 4-bit quantization of convolutional networks for rapid-deployment

Per-channelbitallocation，一种对featuremap各个channel实现不同比特量化的方法bias-correction，一种偏移修正方法，用以提高量化后的精度二Analyt

加油11dd23·2021-07-25 22:14

李宏毅机器学习part5-8

datawhalechina.github.io/leeml-notes视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef一、误差的来源Error的主要来源，分别是bias

0b9a4786fbaf·2021-07-16 23:43

广义的Bias

在这里bias是个广义的概念：这里bias的含义既可以是统计学意义上的bias（如CTR校准中便有一部分是校准其统计学意义上的bias），也可以是直觉（逻辑）意义上的bias，偏差，差异，天然偏差等等（

shudaxu·2021-07-02 11:34

Selection Bias消解方案简述

在去偏：什么是bias，为什么要消除bias，何时，怎么消除bias中论述了我们业务体系中的偏差，以及如何处理他们。会有bias可以直接消解吗？也有。定义建模目标定义建模目标：P(Y|X)的条件分布。

shudaxu·2021-07-01 16:13

偏差（Bias）、方差（Variance）、噪声、泛化误差

聊到这几个概念，一般人如果不认真看，还真容易搞混。看上去貌似很高大的术语，其实理解后很简单。接下来，咱们就看下。偏差是指在同一份数据集上，训练一个模型，模型的预测值和r人工标注值（注意人工标注值并非GroundTruth，人工会有失误，错误）之间的差距。方差多个大小规模一样的不同数据集，训练多个不同的模型，每个模型都会有一个预测值，然后算不同预测值的方差。这里请注意:方差是衡量不同模型预测结果的一

南朝容止·2021-06-30 19:57

【三阶Day1-田宇】初识量化投资

常见的，如均线、MA、MACD、DMA、BIAS这些熟悉的技术指标是如何用来进行量化择时的。简单的如MACD柱翻红买入翻绿卖出这样的

田宇_5020·2021-06-26 16:28

小样本AB test

常见的问题有如下两个：抽样不均（非完全randomized）（修正bias）背景：单纯地随机用户分组，在用户体量够大的情况下，能保证均匀性。

shudaxu·2021-06-24 06:31

Tensorflow实现卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）,一般卷积神经网路由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作：（1）图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias

河南骏·2021-06-21 06:36

AI数学基础15——Bias（偏差） and Variance（方差）

在讨论预测模型时，预测误差（Predictionerrors）可以分为三类：1，由Bias导致的误差errordueto"bias"2，由Variance导致的误差errordueto"variance

LabVIEW_Python·2021-06-21 01:27

Structured self-attention sentence embedding

这是一篇2017年的ICML顶会M是一句话的embedding,来自于LSTM中的隐藏层，每个单词的注意力来自于傍边的（b)从这个图中可以看到，旁边的注意力机制，这里边的注意力机制相当于连续两个没有bias

cggl·2021-06-16 09:56

网址

developers.google.cn/machine-learning/crash-course/prereqs-and-preworkbiasvariance:https://liam0205.me/2017/03/25/bias-varia

Plenari·2021-06-15 17:24

误差分析

error来源有bias和variance注:LS反了当N比较大时，样本分布比较集中模型越复杂拟合获得的散布越广为什么比较复杂的model散布就比较开？

安哥拉的赞礼·2021-06-14 22:26

Machine Learning基础：Bias（偏差）、Error（误差）和Variance（方差）

MachineLearning基础：Bias（偏差）、Error（误差）和Variance（方差）首先明确一点，Bias和Variance是针对Generalization（一般化，泛化）来说的。

肥了个大西瓜·2021-06-10 01:06

理解Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)的区别和联系？

首先三者之间的联系是Error=Bias+Variance（这里应该是忽略的噪音）。

邱定·2021-06-09 09:28

BIAS趋势线用法，再忙，也要看看

股市，以及类似的游戏，是一个很好的锻炼人的地方。在这里，你可以看到自己的真实映像，它就是一面镜子，可以照出你自己，它会让你的人生更加成熟。如果你对股市有了了解后，你在生活中遇到问题后，可以用股市来对应这些问题，你会发现原理居然是一样的，其实所有的事物都一样的，无论怎么变化，它们是同一个规则。我不清楚其他人怎么看中国的股市，我个人看来，中国股市的游戏规则，说起来是照顾普通投资者，实际上是照顾大主力，

彭斐导·2021-06-06 16:30

根据PyTorch学习CONV1D

函数官方文档链接torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

梆子井欢喜坨·2021-05-29 16:53

pytorch 如何自定义卷积核权值参数

nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的，此时可以使用torch.nn.functional.conv2d简称F.conv2dtorch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias

·2021-05-27 11:59

人工神经网络

模型（model）就是网络结构的全部权重值（weight）和全部偏移值（bias）。ANN模型的训练过程，就是为了确定最合适的权重和偏移的值

SpikeKing·2021-05-20 00:48

1-The Learning Problem

首先问是否存在pattern，没有pattern也就没有学习了；然后不能用数学公式显式的表达出来，如果可以，也不用学习了；保证有数据来学习essence学习的要素，以神经网络为例，不同的weight和bias

Klaas·2021-05-20 00:37

感知机模型

w和b为感知机参数，w为权值（weight），b为偏置（bias）。

bsns·2021-05-18 20:56

RecSys 2019：对in-batch负采样进行bias校正的Google双塔模型

文章目录1.总览2.考虑到bias的softmax损失修正3.如何计算batch内item的采样概率？

贝壳er·2021-05-17 00:39

6.正则化来处理过度拟合

偏差过高，意味着系统误差设置过高中间的结果，是希望得到的结果右边的结果就是本文的主角，过拟合，方差过高，意味着衡量模型一致性的指标过高，即针对不同数据的表现差别会很大正则化优化模型复杂度,本质上是权衡bias

袁一帆·2021-05-15 15:09

重读KDD 2018 Best Paper：Airbnb的业务理解和Embedding技巧

1.2.2业务思考：如何缓解正样本在地域上的bias？1.2.3业务思考：如何解决newlisting的冷启动问题？2.基于bookedsession

贝壳er·2021-05-14 16:02

我不笨，只是思考有点懒｜Heuristic Bias

“Wealwaysoverestimateourownunderstandingoftheworld,butunderestimatethechanceofexistenceintheevent.”我们总是高估了自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。—DanielKahneman著名心理学家在开始闲聊之前，先来做一个EasyNotSimpleTest西瓜和苹果一共1.10元西瓜比苹果贵1元

Talmud张就是我·2021-05-11 16:51

诊断偏差和方差（Diagnosing bias vs. variance）

高偏差说明训练不够（Jtrain）,此时不管交叉验证集还是测试集，都表现出了很大的值。高方差（Jcv）低偏差（Jtrain）而说明过拟合了。

天际神游·2021-05-05 01:42

深度模型训练方法(二)

而在调超参时，我们主要降低模型的Bias和Variance.训练模型的一般性步骤Fittrainingsetwelloncostfunctiontrainabiggernetworkswitchtoabetteroptimizationalgorithm

RobertY·2021-04-30 11:33

size mismatch for yolo_head2.1.bias: copying a param with shape torch.Size(【75】) from checkpoint...

凯哥英语视频今天一个朋友用YOLO4预测图片报错：sizemismatchforyolo_head2.1.bias:copyingaparamwithshapetorch.Size(【75】)fromcheckpoint

justwaityou1314·2021-04-27 17:32

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