丢包（Packet loss）是指一个或多个数据数据包（packet）的数据无法透过网上到达目的地。丢包与比特错误（bit error）与噪声（noise）所造成的虚假的数据包（spurious packets）是三个最主要的数字通信错误的原因。
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2020-06-22 18:43:54
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（1）如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了； （2）如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中； 【注：NaN（Not a Number，非数）是计算机科学中数值 ...
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2020-04-02 18:16:40
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回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： import numpy as np # Quadratic training set + noise ...
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2020-03-02 12:41:31
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Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术。 给定学习目标和训练集规模，它可以 把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音noise、bias和 variance noise 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界； ( 任何方法都克服不了的误差) b ...
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2020-01-18 10:41:06
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1、 偏差 方差分解是解释学习算法泛化性能的一种重要工具，试图对学习算法的期望泛化误差率(generalization error)进行分解。可以分解为三部分，偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)。其中， 偏差：度量了模型的期望值和真实结果的偏离程度，刻画了模型本身的拟合能 ...
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2019-12-03 19:47:18
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DBSCAN：Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise Basic idea: If an object p is density connected to q, then p and q belong to the sa ...
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2019-12-02 19:01:26
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1、噪声分类维度 频率、颜色空间、时间相关性 2、噪声类型 2.1 噪声频率 高频——中频——低频： 2.2 色彩空间 luma noise：亮度噪声——chroma noise：颜色噪声 2.3 时间相关性 FPN(fixed pattern noise)——temporal noise 3、Re ...
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2019-10-30 13:46:49
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = n... ...
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2019-09-28 23:54:48
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0,0.01,x_data.shape) ... ...
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2019-09-28 23:31:26
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一、效果演示 二、节点展示 三、功能分析 通过AlphaTest技术来控制表面区域的显示实现消融效果 四、节点分析 1、Simple Noise:简单的噪声节点。 2、Step:In>=Edge In=1；In<Edge In=0 3、Remap:重映射。Out = OutMinMax.x + (I ...
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2019-09-28 14:30:05
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