· 交叉检验 核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证 偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大（相关性越高的方差越大） · 统计量：样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体的估计都 ...
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2019-03-05 17:00:21
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一.经验误差和过拟合 错误率 E=a/m, a分类错误的样本数，m样本总数 精度 = 1 - E。 学习器在训练集上的误差：训练误差；在新样本上的误差：泛化误差。好的学习器应在新样本上表现优秀，因此学习器应尽可能掌握样本的潜在规律，提升泛化性能。 过拟合：学习能力过于强大，样本训练时将样本“自身特点 ...
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2019-03-04 12:42:26
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闲谈 刚入坑python没多久，学习了一段时间，准备开始尝试吧自己日常学到的东西整理下方便自己查看记录。 因为是自己学习上看到的可能理解会有偏差，如果有更好的建议、解释或理解方法希望各位大神能指出来 关于对变量的理解 首先看一下百度百度上对变量的定义 变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能 ...
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2019-02-27 10:28:30
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α角 与 β角 支持 现实生活 的 计算机系统，总有着两大偏差，第一个是 现实生活 与 计算机系统 的α角，另外一个是计算机系统的 逻辑设计 与 物理设计 的β角。举个栗子： α角：假设某个公司的商业流程，我们在做计算机自动化的时候，会发生某种程度的改变。可能是用了新计算机系统，需要调整商业流程；也 ...
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2019-02-12 18:58:44
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7.1 规划成本管理 成本管理计划 7.2 估算成本 成本估算等级：粗略量级估算：-25%到+75%；预算估算：-10%到+25%；确定性估算：-5%到10% 工具与技术： 1.专家判断 2.类比估算（类似项目） 3.参数估算（历史数据的统计关系和其他变量） 4.自下而上的估算 5.三点估算：贝塔分 ...
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2019-02-02 17:23:55
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一、 1.在这节课中我们将补充一些缺失的细节，并且介绍一些在实际中应用这些思想，例如怎么处理支持向量机中的偏差分析。上节课我们谈到选择标记点的过程，比如l(1),l(2)和l(3)使我们能够定义相似度函数，我们也称之为核函数，在这个例子中，我们的相似度函数为高斯核函数，这使得我们能够构造一个预测函数 ...
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2019-02-02 14:15:19
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梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的： W = W - αdW b = b - αdb 其中α是学习率，dW、db是cost function对w和b的偏导数。 随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的 ...
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2019-01-28 01:12:48
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一、简介 在java的jdk中提供了Timer、TimerTask两个类来做定时任务。 Timer是一种定时器工具，用来在一个后台线程计划执行指定任务，而TimerTask一个抽象类，它的子类代表一个可以被Timer计划的任务。 Timer类 在工具类Timer中，提供了四个构造方法，每个构造方法都 ...
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2019-01-24 11:53:59
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