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搜索关键字:误差    ( 2028个结果
计量经济学_一元线性回归_随机误差项
之前证明了整个回归方程,或者说梯度下降法的表达式, 现在来看看计量经济学里的回归表达式 y=ax+b, 出于对关系的不确定, 在计量经济学里,式子多了一个u作为随机干扰项 干扰项 u 我们认为是不可观测的值 我自己的理解是这样_不是很严谨的粗糙理解: y=ax+b+u,我们改写成 y-u=ax+b, ...
分类:其他好文   时间:2020-05-07 09:20:29    阅读次数:161
数据类型扩展
数据类型扩展 整数扩展 整数的进制有二进制(0b),八进制(0),十进制,十六进制(0x) 例: 小数扩展 float:有限、离散、舍入误差、大约、接近但不等于 double: 当我们进行比较时最好使用浮点数进行比较 字符扩展 char变量的几种写法 1. ; 我们可以 将char类型转换成int类 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-04 19:05:12    阅读次数:53
Redis系列(四):地理信息
除了Bitmaps和HyperLogLog,Redis还提供了关于地理空间的相关操作,主要是经纬度。Redis提供的地理信息操作是有误差的,最大误差可能会达到5%。Redis提供的Geo的操作如下: geoadd 完整命令参数为geoadd key longitude latitude member ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 20:46:50    阅读次数:85
李航统计学习方法(第二版)基本概念(六):泛化能力
1 泛化误差 学习方法的泛化能力(generalization ability)是指由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力,是学习方法本质重要的性质。 泛化误差反映了学习方法的泛化能力,如果一种方法学习的模型比另一种方法学习的模型具有更小的泛化误差,那么这种方法就更有效。事实上,泛化误差就是所学习 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 20:06:49    阅读次数:134
一个不得不说的地图软件《奥维互动地图》
界面如下: 优点: 界面非常简洁,还能全屏显示 普通用户也没有广告 拥有谷歌卫星混合地图,图像清晰,定位误差小,在农村也不怕 拥有等高线地图 显示经纬度,海拔+误差,速度 轨迹记录功能 导航功能也不少 保存路线功能,地图离线功能 可以查看朋友发给你的定位和轨迹,还能聊天 自定义功能非常多,如导入地图 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 18:15:31    阅读次数:181
Redis系列(三):Bitmaps和HyperLogLog
本篇介绍Bitmaps和HyperLogLog。 一、Bitmaps 计算机中最小的单位是bit(位),很多计算机语言也提供了位操作符,比如Java中就有&、|、 、 、 set bitkey1 "\x8e" OK 127.0.0.1:6379 set bitkey2 "\xa5" OK 127.0 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 16:58:38    阅读次数:72
Matlab追赶法和迭代法解线性方程组
实验目的: 1)追赶法解三对角阵; 2)掌握解线性方程组的迭代法; 3)用Matlab实现Jacobi及超松弛迭代法 实验要求: 1)掌握追赶法解三对角阵 2)掌握解线性方程组的迭代法 3)提交追赶法、Jacobi及超松弛迭代法的m文件 实验内容: 1)追赶法解三对角矩阵方程(m文件) 习题1. 用 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 15:14:30    阅读次数:109
Matlab数值积分(2)
实验目的: 掌握理查森外推法 实验要求: 1. 给出理查森外推算法 2. 用Matlab实现理查森外推算法 3. 用Matlab实现自适应积分算法 实验内容: 1. 理查森外推算法,数学知识:利用Richardson外推对逐次分半,若记则有由Richardson外推方法,可得到左式的误差为考虑舍入误 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 15:14:10    阅读次数:87
最小二乘法
"TOC" 简介 个人博客: 最小二乘法 就是用过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便的求得未知的数据。 一元线性回归下的最小二乘法 下面来讲解一下最小二乘法(以二维数据为例) 首先,我们得到一组数据($x_1,y_1$), ($x_2,y_2$)...($x_n,y_n ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 11:31:33    阅读次数:94
交叉熵误差函数
机器学习中的交叉熵 交叉熵的定义 概率分布p和q的交叉熵定义为: $$ {\displaystyle \mathrm {H} (p,q)=\operatorname {E} _{p}[ \log(q)]=\mathrm {H} (p)+D_{\text{KL}}(p\parallel q)} $$ ...
分类:其他好文   时间:2020-05-01 20:54:26    阅读次数:97
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