在机器学习中误差有三种来源 1.Noise（噪声） 2.Bias（偏差） 3.Variance（方差） 数据固有存在noise 偏差的定义 以预测房屋价格为例 用不同训练集训练的模型不同 用不同训练集训练模型最后的到的平均模型与真实模型的输出之差 方差指的不同训练集训练的模型与均值期望输出模型的差 ...
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2016-12-22 07:13:55
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(1)支持向量的基本形式 对于一个分类问题，如果用PLA算法，可能会有多种分类策略，如下图所示，很明显，第三个图是一个最佳的分类策略，因为在第三个图中，如果边界上的数据允许的测量误差可以更大一些。对未见示例的泛化性更强。这种方法就是支持向量机。 我们想要得到的是找到一条直线能够把样本数据正确的分开， ...
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2016-12-20 09:38:28
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int和float都是4字节32位表示形式。为什么float的范围大于int？ float精度为6～7位。1.66*10^10的数字结果并不是166 0000 0000 指数越大，误差越大。 这些问题，都是浮点数的存储方式造成的。 float和double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的，flo ...
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2016-12-19 21:30:05
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在SVM第一节中我们有简单涉及到泛化误差这个概念。在SVM中，使得Margin最大的解即为使泛化误差最小。那么泛化误差到底是什么，为什么Margin最大时泛化误差就最小？下面我们来探究一下。 什么是泛化误差？Wiki给出这样一个描述：generalization error (also known ...
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2016-12-19 08:22:30
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抽样误差：sampling error 抽样分布：sampling distribution 频率表：frequency table 绝对数值：absolute number 类别：category 区间：interval 组距：binsize 直方图：histogram 柱状图：bar grath ...
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2016-12-19 00:17:54
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DSO中除了完善直接法估计位姿的误差模型外(加入了仿射亮度变换，光度标定，depth优化)，另一个核心就是像okvis一样使用sliding window来优化位姿，Engel也专门用了一节来介绍它。sliding window 就像c++中的队列，队首进来一个新人，队尾出去一个老人，它更像王朝中武 ...
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2016-12-18 21:01:44
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大写字母的O不可能是正圆横竖笔画里，横会更细一些否则看起来横画会更粗（人眼的视觉误差）大写字母O要比H上下稍微大一点点为了看来字母是对齐的笔画交叉部分做的细一些为了看起来粗细统一左斜线要比右斜线稍微细一点(A)大写的M左边的垂直线要比右边的细意大利斜体要比罗马正体细一些这是因为同样宽度的线条，单纯倾... ...
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2016-12-17 13:51:40
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第一章 我国新一代天气雷达原理 一、了解新一代天气雷达的三个组成部分和功能 新一代天气雷达系统由三个主要部分构成：雷达数据采集子系统（RDA）、雷达产品生成子系统（RPG）、主用户处理器（PUP）。 二、了解电磁波的散射、衰减、折射 散射：当电磁波束在大气中传播，遇到空气分子、大气气溶胶、云滴和雨滴 ...
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2016-12-15 14:13:28
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line：直线图 spline：曲线图 area：面积图 areaspline：曲线面积图 arearange：面积范围图 areasplinerange：曲线面积范围图 column：柱状图 columnrange：柱状范围图 bar：条形图 pie：饼图 scatter：散点图 boxplot： ...
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2016-12-14 18:59:49
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本文方法对白翔CVPR2012上的检测文章进行扩展成端到端，利用“特征共享”把检测的RF分类器扩展成即可以检测也可以识别的分类器，对字符识别采用了基于字典搜索的误差矫正方法。 ...
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2016-12-12 22:02:51
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