尽管有些内容还是不懂，先截取的摘录。1.变量选择问题：从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建模要点在于误差项一般要求独立同分布（常假定为正态）零均值。t检验用来检验拟合的模型系数的显著性，F检验用来检验模型的显著性（方差分析）。如果正态性不成立，...
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2015-11-08 19:25:44
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以下代码转自：http://segmentfault.com/a/1190000000324193 浮点数加法： /**
?**?加法函数，用来得到精确的加法结果
?**?说明：javascript的加法结果会有误差，在两个浮点数相加的时候会比较明显。这个函数...
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2015-10-29 16:40:16
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误差可视化小结问题描述在做水印工作的时候，需要衡量原模型与水印模型之间的误差。为了更加直观的看出误差的大小，可以将误差进行可视化。下图是可视化误差的一个例子，其中左边的模型为原始模型A，右边第二行的模型是某个算法计算出的原模型的近似模型B，右边第三行的模型是一个有色的模型，通过颜色表示出模型A、B之...
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2015-10-21 15:46:29
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本科的毕业设计《Laguerre小波在数值积分与微分方程数值解中的应用》是通过Laguerre小波函数来近似表达某个需要求积分或解微分方程的函数，将原函数很难求得函数用小波函数表达出来，这样在求解数值积分时就容易了。但用Laguerre小波逼近的函数有一定的误差性，这里的误差取决于小波函数的两个.....
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2015-10-19 09:22:59
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综合程序运行情况，样本调查中，结合成本因素，1000人样本足够。1000人样本可以满足95%置信度，d=3%偏离程度，标准误差1.5%精确情况：99%置信度，d=3%偏离程度，标准误差1%，样本数要求2000人左右（精确值1842）。#coding=-utf8#计算最小样本#计算置信区间#非精确计算...
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2015-10-16 18:56:04
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误差补偿是诸多精密工业设备的必修课，往往是产品附加值能够翻倍的决定因素，可见误差补偿的重要性。这也是国内设备商的短板，国内厂商往往号称自己的设备精度达到了国外产品的的水平，用户在使用初期也确实能够体验到标称精度，但经过一段时间的使用后，精度变差了，并且随着时间和季节的推移，设备精度稳定性在不断变化，...
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2015-10-16 13:25:09
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这里我想给大家介绍另外一种推荐系统，这种算法叫做潜在因子（Latent Factor）算法。这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早被应用于电影推荐中。这种算法在实际应用中比现在排名第一的@邰原朗所介绍的算法误差（RMSE）会小不少.....
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2015-10-15 18:16:11
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zabbix的监控只要是通过key进行的，可以使用默认的key也可以自定义key，也可以二者结合使用。默认的key,使用方便但是灵活性有所限制，同时在应用中发现默认的key对内存的使用百分比监控的数据有误差，最后自定义内存的key进行监控。自定义key，灵活性大功能扩展强。因此一般都..
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2015-10-14 21:53:55
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举例：若晶振的精度范围是5PPM，那么我们可以计算出一天的时间误差是：5(ppm)×24(小时）×60（分钟）×60（秒）=432000*1/1000000=0.423S即每日的误差不超过0.423秒RTU测试实时时钟每天误差要求少于4S。实测有快有慢，快到10秒，慢到8秒都有。后拿去海创电子用设备...
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2015-10-12 15:45:27
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Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic ...
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2015-10-11 00:28:07
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