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搜索关键字:误差    ( 2028个结果
主效应|处理误差 |组间误差|处理效应|随机误差|组内误差|误差|效应分析|方差齐性检验|SSE|SSA|SST|MSE|MSA|F检验|关系系数|完全随机化设计|区组设计|析因分析
8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析。 什么是处理误差 (treatment error)、组间误差(between-group error)、处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西。处理误 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-01 20:39:54    阅读次数:254
js小数计算引起的精度误差问题
我记得刚开始学js的时候学到浮点有举例0.1+0.2 它的计算结果是: 0.1+0.20.30000000000000004 很神奇的一个计算,js是弱语言,在精度上没做处理; 我就自己定义了加减乘除: 加: export const accAdd = (arg1, arg2) => { let r ...
分类:Web程序   时间:2019-11-01 15:56:03    阅读次数:102
【C语言入门】由“换硬币”题目引发的思考
【Pt.I】问题概述: 小明手中有硬币,小红手中有若干张10元的纸币。已知 1 角硬币厚 1.8mm,5 角硬币厚 1.5mm,1 元硬币厚 2.0mm 。小红拿出若干张10元的纸币,小明要将 1 角的硬币放成一摞,将 5 角的硬币放成一摞,将 1 元的硬币放成一摞,如果 3 摞硬币一样高,且三摞硬 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-31 21:33:44    阅读次数:377
自动特征工程工具包
1、Featuretools 1.1 Featuretools介绍 Featuretools使用一种称为深度特征合成(Deep Feature Synthesis,DFS)的算法,该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径。当DFS遍历这些路径时,它通过应用于数据的操作(包括和、平均值和计数)生成 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-30 13:36:29    阅读次数:358
R 误差自相关与DW检验
R语言进行DW检验: DW检验的原假设为:误差不相关! 因为dw>0.05所以不拒绝原假设,即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后果: 1.参数估计量仍然是线性的、无偏的,但非有效。 2.OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估,因而会使相应的t值变大。 3.模型的t和F统计检验失效。 4.用 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-29 21:37:29    阅读次数:811
射频校准原理和设置
一、生产线对每一个 PCBA 进行射频参数校准的必要性由于 PCBA 元器件之间的硬件偏差导致的射频接收发射参数的偏差GSM 规范苛刻的射频指标要求,包括接收电平,发射功率,频率误差等。二、校准基本原理-利用软件参数的方法来补偿硬件一致性偏差带来的射频参数偏差。 MTK 软件提供可以用来存储射频校准 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-27 18:40:21    阅读次数:135
数学类
一、java.math.BigDecimal类 1. 概述 在Java语言中,描述浮点数使用float 类型 和 double类型。 但是float 类型 和 double类型都会有误差,为了实现精确计算。可以使用java.math.BigDecimal类 加以描述。 2. 常用方法 (和差积商) ...
分类:其他好文   时间:2019-10-27 01:13:46    阅读次数:61
”Unstanding the Bias-Variance Tradeoff“主题内容翻译
对预测模型讨论,预测误差(error)分两类:偏差(bias)造成的误差与方差(variance)造成的误差。最小化偏差与方差的一个权衡。理解这两类误差有利于诊断模型结果和避免过拟合和欠拟合。 偏差与方差 三种方式定义偏差与方差:概念、图形、数学 概念定义: 偏差造成的误差:预期/平均预测值 和 尝 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-27 00:37:04    阅读次数:92
论文阅读|GETNET: A General End-to-End 2-D CNN Framework for Hyperspectral Image Change Detection
abstract 有两个问题:1.传统算法不适用于高光谱图像的高维数据;2.亚像素级的信息没有被充分利用。因此作者提出了通用的端到端的2维CNN来进行高光谱图像的变化检测。主要贡献:1.引入融合亚像素表示的混合亲和矩阵,挖掘更多的跨通道梯度特征,融合多源信息;2.设计2维CNN在更高的层次有效学习多 ...
分类:Web程序   时间:2019-10-26 22:41:14    阅读次数:168
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?
是什么 过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在训练集上效果好;在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 为什么 为什么要解决过拟合现象?这是因为我们拟合的模型一 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-26 20:43:49    阅读次数:78
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